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使用 Watson OpenScale 监视 WML 模型

摘要

在此开发者 Code Pattern 中,我们将继续通过“使用机器学习预测心脏病药物”,使用创建和部署的最佳药物治疗模型。我们将为 Watson™ Machine Learning 部署创建数据集市,并包括性能、偏差和质量监控配置的步骤。

描述

完成本 Code Pattern 后,您将掌握如何:

  • 设置 Watson OpenScale 数据集市
  • 将 Watson Machine Learning 绑定到 AIOS 数据集市
  • 向数据集市添加订阅
  • 为两个订阅的资产启用有效负载日志记录和性能监控
  • 为最佳心脏药物资产启用质量(准确性)监视
  • 为最佳心脏药物资产启用公平性监视
  • 使用 Watson Machine Learning 对最佳心脏药物模型进行评分
  • 使用数据集市通过订阅来访问表数据

流程

流程

  1. 开发者利用“使用机器学习预测心脏病药物”中的现有项目,在 Watson Studio 上创建一个 Jupyter Notebook。
  2. 将 Jupyter Notebook 连接到 PostgreSQL 数据库,该数据库用于存储 Watson OpenScale 数据。
  3. 将 Notebook 连接到 Watson Machine Learning,在此使用 Heart Medicine Predictor 的现有 ML 模型。
  4. Notebook 使用 Watson OpenScale 记录有效负载并监视性能、质量和公平性。

操作说明

可参阅 README 获取详细操作说明。

本文翻译自:Monitor WML model With Watson OpenScale(2018-12-14)