Inventario de modelos.
Mantener un inventario completo de modelos para garantizar la visibilidad, la responsabilidad y el cumplimiento normativo de todos los activos de aprendizaje automático implementados dentro de la infraestructura empresarial.
Priority
Execution Context
Esta función establece un registro centralizado para todos los modelos de aprendizaje automático activos, garantizando un seguimiento completo desde los datos de entrenamiento hasta la implementación en producción. Aplica protocolos de gobernanza al exigir la etiqueta obligatoria de metadatos para cada modelo, incluyendo el historial de versiones, las métricas de rendimiento y las certificaciones de cumplimiento. El sistema automatiza los procesos de descubrimiento para evitar activos huérfanos, al tiempo que facilita auditorías rápidas para organismos reguladores. Al integrarse directamente con las capas de orquestación de recursos computacionales, proporciona actualizaciones en tiempo real sobre la utilización de recursos y el estado de los modelos, lo que permite una gestión proactiva de riesgos y una planificación estratégica de la capacidad.
El sistema inicia un análisis exhaustivo en todos los clústeres de computación activos para identificar los modelos de aprendizaje automático registrados que requieren ser incluidos en el inventario.
Los agentes automatizados extraen metadatos críticos, incluyendo identificadores de modelos, marcas de tiempo de entrenamiento y etiquetas de cumplimiento normativo asociadas, de los repositorios de origen.
Los datos se validan según las políticas empresariales para garantizar su integridad antes de ser escritos en la base de datos centralizada de gobernanza para su almacenamiento permanente.
Operating Checklist
Inicie un análisis automatizado de descubrimiento en todos los nodos de computación activos y plataformas de orquestación de contenedores.
Extraiga campos de metadatos estandarizados, incluyendo el nombre del modelo, la versión, el propietario, la fecha de entrenamiento y el estado de cumplimiento, de cada activo detectado.
Validar los datos extraídos con las plantillas de gobernanza obligatorias e identificar cualquier información crítica faltante para su revisión manual.
Persistir los registros verificados en la base de datos central de inventario y generar un informe de auditoría exhaustivo para su distribución a las partes interesadas.
Integration Surfaces
Capa de Orquestación de Computación.
Se integra con Kubernetes y las API de proveedores de servicios en la nube para descubrir automáticamente los contenedores de modelos en ejecución y extraer metadatos de tiempo de ejecución.
Servicio de Registro de Modelos.
Actúa como el almacenamiento principal donde se almacenan, indexan y hacen accesibles para su búsqueda, mediante mecanismos de gobernanza, los registros de modelos estandarizados.
Panel de control de cumplimiento.
Proporciona análisis visuales para los gestores de Machine Learning, permitiéndoles supervisar el estado del inventario, identificar deficiencias en la documentación y realizar un seguimiento del estado de preparación para auditorías.
