プログラムによるAI資産の追跡

AI Factsheetsサービスをご利用の場合は、AI資産をプログラムで追跡し、管理する方法をご覧ください。

AI アセットをプログラムで追跡するには、Pythonクライアント・ドキュメントまたはIBM_AIGOV_FACTS_CLIENT ドキュメントを使用して、アセットを登録し、AI ユースケースに追加します。

このサンプル・コードは、機械学習モデルを登録および追跡する方法を示しています。

AI 資産の追跡

モデルがノートブック内にある場合、モデルを AI ユース・ケースに登録するためのコードを挿入できます。

  1. ユース・ケースを作成します。
model_usecase_catalog_id = "b54179b3-d6f9-4886-bd48-a248c60d1f36" # Specify the catalog to store the use case
model_usecase_name="model_usecase_name_here"
model_usecase_desc="model usecase for data here"

model_usecase = facts_client.assets.create_model_usecase(catalog_id=model_usecase_catalog_id,name=model_usecase_name,description=model_usecase_desc)
model_usecase.get_info(True)
  1. ユース・ケースでアプローチを作成します。
name_approach = model_usecase.create_approach(name="nameapproach",description="approach for data here")
name_approach.get_info()
  1. 次の方法でアプローチを取得します。
retrieve_approaches = model_usecase.get_approaches()
name_approach = model_usecase.get_approach(approach_id=retrieve_approaches[0].get_id())
  1. ユース・ケースでモデルを追跡します。
wml_model = facts_client.assets.get_model(model_id="your model id ",container_type="project",container_id="container id")## model id is the auto ai model id
wml_model.track(model_usecase=model_usecase,approach=name_approach,version_number="major",version_comment="name model major version")

プロンプトテンプレートをプログラムで追跡する

プログラム的にガバナンスを行うためのプロンプト・テンプレートを追跡するための要件を考えてみよう：

  • 同じファンデーションの同等のローカルデプロイが、新しいコンテナで利用可能であることを確認する。
  • ファクトシートSDKを使用して、プロンプトテンプレート資産の追跡を解除し、ロックを解除します。
  • watsonx.aiSDKまたはwatsonx.aiAPI を使用して、基礎モデルを新しいローカル展開に変更し、MRN を更新する。 つまり、「resource_key hash変わらない。
  • ファクトシートSDKを使用して、同じAI使用ケースとアプローチでプロンプト・リムプレート・アセットを再トラックします。

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Pythonコマンドを使用して AI ユースケースと対話する方法の詳細については、watsonx.ai Pythonクライアント・ドキュメントおよびIBM_AIGOV_FACTS_CLIENT ドキュメントを参照してください。