AI-träningsspecifikation - [AI-MODELL/KOMPONENT]
Sammanfattning
Modellöversikt
- Modellnamn: [Namn och version]
- Typ: [Classification/NLP/Computer Vision/etc]
- Use case: [Vad modellen ska göra]
- Målprestanda: [Accuracy/F1/etc >X%]
- Status: [Utveckling/Träning/Validering/Produktion]
Träningsresultat
| Metrik |
Mål |
Uppnått |
Status |
| Accuracy |
>95% |
96.2% |
✅ Godkänd |
| Precision |
>90% |
92.1% |
✅ Godkänd |
| Recall |
>90% |
91.5% |
✅ Godkänd |
| F1-score |
>90% |
91.8% |
✅ Godkänd |
1. Use Case och krav
Affärsproblem
[Beskrivning av problemet som ska lösas]
AI-lösning
[Hur AI-modellen löser problemet]
Funktionella krav
- Input: [Typ av data som modellen tar emot]
- Output: [Vad modellen producerar]
- Svarstid: [Max latency]
- Throughput: [Requests per sekund]
- Språk: [Svenska/Engelska/Multi]
Icke-funktionella krav
- Förklarbarhet: [Krav på transparens]
- Fairness: [Bias-krav]
- Säkerhet: [Security requirements]
- Compliance: [GDPR, AI Act, etc]
2. Data för träning
Datakällor
| Källa |
Typ |
Volym |
Period |
Kvalitet |
| Historiska ärenden |
Text |
10,000 |
2020-2024 |
Hög |
| Manuella annoteringar |
Labels |
5,000 |
2024 |
Validerad |
| Externa dataset |
Text |
2,000 |
Public |
Medel |
| Syntetisk data |
Generated |
3,000 |
2024 |
Kontrollerad |
Datafördelning
Total dataset: 20,000 exempel
├── Training set: 14,000 (70%)
├── Validation set: 3,000 (15%)
└── Test set: 3,000 (15%)
Klassfördelning:
├── Klass A: 8,000 (40%)
├── Klass B: 6,000 (30%)
├── Klass C: 4,000 (20%)
└── Klass D: 2,000 (10%)
Data preprocessing
| Steg |
Beskrivning |
Verktyg |
Output |
| Cleaning |
Ta bort noise, HTML |
Python/regex |
Clean text |
| Normalization |
Lowercase, remove special chars |
NLTK |
Normalized |
| Tokenization |
Dela upp i tokens |
Transformers |
Tokens |
| Encoding |
Konvertera till numerisk |
BERT tokenizer |
Tensors |
| Augmentation |
Skapa variationer |
NLPaug |
Mer data |
Datakvalitetskontroller
- [ ] Balanserad klassfördelning
- [ ] Ingen data leakage mellan sets
- [ ] Representativ för produktion
- [ ] Annotationskvalitet >95%
- [ ] Persondata anonymiserad
3. Modellarkitektur
Vald arkitektur
Model: BERT-based classifier
├── Input Layer: 512 tokens max
├── BERT Base: 12 layers, 768 hidden, 12 heads
├── Dropout: 0.1
├── Dense Layer: 768 → 256
├── Activation: ReLU
├── Dropout: 0.2
├── Output Layer: 256 → num_classes
└── Activation: Softmax
Hyperparametrar
| Parameter |
Värde |
Motivering |
| Learning rate |
2e-5 |
Standard för BERT |
| Batch size |
32 |
Balans minne/prestanda |
| Epochs |
10 |
Early stopping används |
| Max length |
512 |
Täcker 99% av inputs |
| Warmup steps |
500 |
Stabiliserar träning |
| Weight decay |
0.01 |
Regularisering |
Alternativa arkitekturer testade
| Modell |
Accuracy |
Hastighet |
Vald? |
Kommentar |
| LSTM |
88% |
Snabb |
Nej |
För låg accuracy |
| BERT-base |
96% |
Medium |
Ja |
Bäst balans |
| GPT-3 |
97% |
Långsam |
Nej |
För dyr |
| DistilBERT |
94% |
Snabb |
Backup |
Fallback option |
4. Träningsprocess
Träningsstrategi
# Pseudo-kod för träningsloop
for epoch in range(num_epochs):
# Training
model.train()
for batch in train_loader:
loss = model(batch)
loss.backward()
optimizer.step()
# Validation
model.eval()
val_metrics = evaluate(model, val_loader)
# Early stopping
if val_metrics['loss'] < best_loss:
save_model()
patience_counter = 0
else:
patience_counter += 1
if patience_counter > patience:
break
Träningsinfrastruktur
| Resurs |
Specifikation |
Kostnad |
Tid |
| GPU |
NVIDIA V100 32GB |
500 kr/h |
8h |
| CPU |
16 cores |
Inkluderad |
- |
| RAM |
64 GB |
Inkluderad |
- |
| Storage |
500 GB SSD |
50 kr |
- |
Experiment tracking
| Experiment |
Changes |
Results |
Decision |
| Baseline |
Standard BERT |
94% acc |
Fortsätt |
| Exp-001 |
Ökad dropout |
95% acc |
Adopt |
| Exp-002 |
Mer data aug |
96% acc |
Adopt |
| Exp-003 |
Ensemble |
96.5% acc |
Too complex |
5. Utvärdering och validering
Metriker på test set
| Metrik |
Värde |
Std Dev |
Min krav |
Pass? |
| Accuracy |
96.2% |
±0.5% |
>95% |
✅ |
| Precision |
92.1% |
±1.2% |
>90% |
✅ |
| Recall |
91.5% |
±0.8% |
>90% |
✅ |
| F1-score |
91.8% |
±0.7% |
>90% |
✅ |
| AUC-ROC |
0.98 |
±0.01 |
>0.95 |
✅ |
Confusion Matrix
Predicted →
Actual ↓ A B C D
A 450 20 10 5
B 15 380 15 10
C 8 12 290 5
D 5 8 10 177
Huvudfel: B↔C förväxling (3% av fallen)
Per-klass prestanda
| Klass |
Precision |
Recall |
F1 |
Support |
| Klass A |
94.1% |
92.8% |
93.4% |
485 |
| Klass B |
90.5% |
90.5% |
90.5% |
420 |
| Klass C |
89.2% |
92.1% |
90.6% |
315 |
| Klass D |
89.8% |
88.5% |
89.1% |
200 |
6. Bias och fairness
Bias-analys
| Dimension |
Grupp 1 |
Grupp 2 |
Skillnad |
Acceptabel? |
| Kön |
95.8% acc |
96.5% acc |
0.7% |
✅ Ja (<2%) |
| Ålder <30 |
95.2% acc |
- |
- |
✅ Ja |
| Ålder >50 |
96.8% acc |
- |
1.6% |
✅ Ja (<2%) |
| Region |
95-97% |
- |
2% |
⚠️ Gränsfall |
Fairness-åtgärder
- Data balansering: Oversampling av underrepresenterade grupper
- Bias mitigation: Adversarial debiasing
- Regular audits: Månadsvis fairness-kontroll
7. Förklarbarhet
Explainability-metoder
| Metod |
Nivå |
Implementation |
Användning |
| SHAP |
Global/Local |
Integrated |
Debugging |
| LIME |
Local |
On-demand |
User explanation |
| Attention weights |
Model-level |
Built-in |
Development |
| Feature importance |
Global |
Computed |
Reporting |
Exempel på förklaring
Prediction: Klass B (92% confidence)
Top contributing features:
1. "urgent" in subject (+0.35)
2. Customer type = Premium (+0.28)
3. Length > 500 words (+0.15)
4. Sentiment = negative (+0.12)
5. Contains attachment (-0.08)
8. Deployment-specifikation
Model serving
| Aspekt |
Specifikation |
Konfiguration |
| Format |
ONNX |
Optimerad för inference |
| API |
REST |
FastAPI |
| Containerization |
Docker |
GPU-enabled |
| Orchestration |
Kubernetes |
Auto-scaling |
| Monitoring |
Prometheus |
Real-time metrics |
Inference optimization
- Quantization: INT8 för 2x speedup
- Batching: Dynamic batching upp till 32
- Caching: Redis för frekventa requests
- Load balancing: Round-robin över 3 replicas
A/B testing setup
Variants:
- name: control
model: v1.0
traffic: 50%
- name: treatment
model: v1.1
traffic: 50%
Metrics:
- accuracy
- latency
- user_satisfaction
9. Monitoring och maintenance
Monitoring metrics
| Metrik |
Threshold |
Alert |
Action |
| Accuracy drift |
<93% |
Warning |
Investigate |
| Latency P95 |
>500ms |
Critical |
Scale up |
| Error rate |
>1% |
Warning |
Debug |
| Data drift |
>0.1 PSI |
Warning |
Retrain |
Retraining strategy
- Trigger: Monthly eller vid performance degradation
- Data: Senaste 3 månaders data + historisk
- Validation: A/B test mot nuvarande modell
- Rollback: Automatisk vid försämring
10. Dokumentation och governance
Modellkort
| Aspekt |
Information |
| Intended use |
Automatisk klassificering av kundärenden |
| Out-of-scope |
Juridiska bedömningar |
| Training data |
20k exempel, 2020-2024 |
| Ethical considerations |
Fairness validerad |
| Known limitations |
Svårt med helt nya kategorier |
| Version |
1.1.0 |
Compliance checklist
- [x] GDPR-compliant
- [x] AI Act risk assessment
- [x] Bias audit genomförd
- [x] Explainability dokumenterad
- [x] Security review godkänd
- [x] Performance benchmarks uppfyllda
Godkännande
| Roll |
Namn |
Datum |
Signatur |
| AI Lead |
[Namn] |
[ÅÅÅÅ-MM-DD] |
_____________ |
| Data Scientist |
[Namn] |
[ÅÅÅÅ-MM-DD] |
_____________ |
| Business Owner |
[Namn] |
[ÅÅÅÅ-MM-DD] |
_____________ |
Bilagor
Bilaga A: Träningskod
[Länk till Git repository]
Bilaga B: Dataset dokumentation
[Datakvalitet och annoteringsguide]
Bilaga C: Modellvikter
[Länk till model registry]
Bilaga D: API-dokumentation
[Swagger/OpenAPI spec]
Dokumentinformation
- Version: 1.0
- Skapad: [ÅÅÅÅ-MM-DD]
- Senaste träning: [ÅÅÅÅ-MM-DD]
- Nästa review: [ÅÅÅÅ-MM-DD]
Denna AI-träningsspecifikation dokumenterar utveckling, träning och validering av AI-modellen för användning i den automatiserade processen.