Salvando um bloco de notas gerado pelo AutoAI

Para visualizar o código que criou um experimento específico ou interagir com o experimento por meio de programação, você pode salvar o experimento como um notebook. Você também pode salvar um pipeline específico como um notebook para poder revisar o código utilizado nesse pipeline.

Trabalhando com notebooks d AutoAI-generated

Ao salvar um experimento ou um pipeline como caderno, você pode:

  • Acesse os cadernos salvos na seção “Cadernos”, na guia “Recursos ”.
  • Analise o código para compreender as transformações aplicadas na construção do modelo. Isso aumenta a confiança no processo e contribui para práticas de IA explicáveis.
  • Use e execute o código em Watson Studio ou baixe o código do notebook para usá-lo em outro servidor de notebooks. Não importa onde você utilize o notebook, ele instala automaticamente todas as dependências necessárias, incluindo bibliotecas para:
    • xgboost
    • lightgbm
    • scikit-learn
    • autoai-libs
    • ibm-watson-machine-learning
    • snapml
  • Visualize os dados de treinamento utilizados para treinar o experimento e os dados de teste (holdout) utilizados para validar o experimento.

Notas:

  • O código do notebook gerado automaticamente é executado com sucesso, tal como está escrito. Modificar o código ou alterar os dados de entrada pode afetar negativamente o código. Se você quiser fazer uma alteração significativa, considere retreinar o experimento usando AutoAI.
  • Para obter mais informações sobre os estimadores, algoritmos e transformadores aplicados aos seus dados para treinar um experimento e criar pipelines, consulte Detalhes de implementação.

Salvar um experimento como um caderno

Salve todo o código de um experimento para visualizar as transformações e otimizações aplicadas na criação dos pipelines do modelo.

O que está incluído no caderno de experiências

O caderno de experimentos fornece código comentado para que você possa:

  • Interaja com pipelines de modelos treinados
  • Acessar os detalhes do modelo programaticamente (incluindo a importância das características e as métricas de aprendizado de máquina).
  • Visualize cada fluxo de trabalho como um gráfico, com cada nó documentado, para garantir a transparência
  • Comparar pipelines
  • Baixe os pipelines selecionados e teste-os localmente
  • Crie uma implantação e avalie o modelo
  • Obtenha a definição ou a configuração do experimento no SDK do watsonx.ai Python, que você pode usar para automação ou integração com outros aplicativos.

Salvar o código de um experimento

Para salvar um experimento inteiro como um caderno:

  1. Após a conclusão do experimento, clique em “Salvar código” no painel “Mapa de progresso”.
  2. Dê um nome ao seu notebook, adicione uma descrição opcional, escolha um ambiente de execução e salve.
  3. Clique no link da notificação para abrir o notebook e revisar o código. Você também pode abrir o caderno na seção “Cadernos” da guia “Recursos” do seu projeto.

Salvar um pipeline individual como um notebook

Salve um pipeline específico como um notebook para que você possa revisar o código-fonte do Scikit-Learn do modelo treinado nesse notebook.

O notebook do pipeline fornece código comentado que você pode usar para realizar essas tarefas:

  • Visualizar a definição do pipeline do Scikit-learn
  • Veja as transformações aplicadas para o treinamento do pipeline
  • Analise a avaliação do pipeline

Salvar um pipeline como um notebook

Para salvar um pipeline como um bloco de notas:

  1. Conclua o seu experimento de AutoAI.
  2. Selecione o pipeline que deseja salvar na tabela de classificação e clique em “Salvar” no menu de ações do pipeline; em seguida, clique em “Salvar como caderno ”.
  3. Dê um nome ao seu notebook, adicione uma descrição opcional, escolha um ambiente de execução e salve.
  4. Clique no link da notificação para abrir o notebook e revisar o código. Você também pode abrir o caderno na seção “Cadernos” da guia “Recursos ”.

Criar cadernos de amostra

Para ver por si mesmo como são os notebooks d AutoAI-generated :

  1. Siga as etapas do tutorial “ AutoAI ” para criar um experimento de classificação binária a partir de dados de amostra.
  2. Após a execução do experimento, clique em “Salvar código” no painel de detalhes do experimento.
  3. Dê um nome ao caderno de experiências e salve-o.
  4. Para salvar um pipeline como modelo, selecione um pipeline na tabela de classificação e clique em “Salvar” e “Salvar como notebook ”.
  5. Nomeie e salve o notebook do pipeline.
  6. Na guia "Ativos ", abra os notebooks resultantes no editor de notebooks e analise o código.

Utilizar um notebook após uma atualização

Se você executar um experimento no AutoAI e, em seguida, atualizar o software para uma nova versão, talvez seja necessário atualizar manualmente as credenciais necessárias para executar um pipeline ou um notebook de experimento para esse experimento, mesmo que você salve o notebook após a conclusão da atualização. Como alternativa, execute novamente o experimento após a atualização e salve-o como um novo caderno.

Executar um notebook do AutoAI fora do Watson Studio

Se o seu notebook do AutoAI se conectar a uma fonte de dados remota, por exemplo, uma tabela do Db2, a conexão será gerenciada por um serviço de conexão de dados chamado Flight Server. Para utilizar o serviço de conexão de dados fora do Watson Studio, é necessário definir explicitamente as variáveis de ambiente 'FLIGHT_SERVICE_LOCATION' e 'FLIGHT_SERVICE_PORT' para que apontem para a localização do Flight Server. Peça ao administrador do cluster a rota externa para o Flight Server para conexões de dados.

Recursos adicionais