Contrôle de Version
La pratique de la gestion et du suivi des modifications du code de l'IA, des modèles et des ensembles de données au fil du temps pour garantir la reproductibilité et l'auditabilité.
Implique l'utilisation de systèmes comme Git pour le code, DVC ou LakeFS pour les données, et des outils de registre de modèles pour les versions d'artefacts. Chaque changement - scripts d'ingénierie des fonctionnalités, paramètres d'hyperparamètres, instantanés de jeux de données, binaires de modèles entraînés - est étiqueté et documenté. Le contrôle de version permet le retour en arrière, la gestion des branches pour l'expérimentation et la traçabilité complète de la manière dont tout modèle de production a été dérivé.
Une équipe de services financiers stocke son code de prétraitement dans Git, suit les jeux de données bruts et nettoyés via DVC, et enregistre chaque modèle entraîné dans MLflow avec ses paramètres et la version des données d'entrée. Lorsqu'une anomalie apparaît, elle peut reproduire exactement n'importe quelle version précédente du modèle, ce qui facilite à la fois le débogage et la conformité des audits.
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Quel problème Enzai résout-il ?
Enzai fournit une infrastructure de niveau entreprise pour gérer les risques et la conformité de l'IA. Il crée un système centralisé où les systèmes d'IA, les modèles, les ensembles de données et les décisions de gouvernance sont documentés, évalués et audités.
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Pouvons-nous commencer si nous n'avons pas de processus de gouvernance de l'IA existant ?
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