Translation not up to date
The translation of this page does not represent the latest version. For the latest updates, see the English version of the documentation.
Last updated: 03. 11. 2023
Tento výukový program vám ukáže, jak generovat více scénářů z produktu notebook pomocí náhodných dat. Generování více scénářů vám umožňuje testovat model tím, že jej vystavíte širokému spektru dat.
O této úloze
Soubory použité v tomto příkladu jsou v projektu DO-samples . Dotčený model je StaffPlanning a zápisník je CopyAndSolveScenarios.
Poznámka: Chcete-li vytvořit a spustit optimalizační modely, musíte mít k projektu přidanou službu Machine Learning a implementační prostor, který je přidružen k vašemu experimentu:
- Přidejte Služba Machine Learning do svého projektu. Tuto službu můžete buď přidat na úrovni projektu (viz Vytvoření instance služby Watson Machine Learning Service), nebo ji můžete přidat při prvním vytvoření nové Decision Optimization experiment: klepněte na volbu Přidat službu Machine Learning, vyberte nebo vytvořte novou službu, klepněte na volbu Přidružita poté zavřete okno.
- Přidružte prostor implementace ke svému Decision Optimization experimentu (viz prostory implementace). Prostor implementace lze vytvořit nebo vybrat při prvním vytvoření nového Decision Optimization experiment: klepněte na volbu Vytvořit prostor implementace, zadejte název prostoru implementace a klepněte na tlačítko Vytvořit. Pro existující modely můžete také vytvořit nebo vybrat prostor v informačním podokně Přehled .
Postup
Chcete-li vytvořit a vyřešit scénář pomocí ukázky, postupujte takto:
- Stáhněte a extrahujte všechny DO-samples na svém počítači. Můžete také stáhnout pouze soubor StaffPlanning.zip z podsložky Model_Builder pro váš produkt a verzi, ale v tomto případě jej neextrahujte.
- Otevřete projekt nebo vytvořte prázdný projekt.
- Na kartě Spravovat vašeho projektu vyberte sekci Služby a integrace a klepněte na volbu Přidružit službu. Poté vyberte existující instanci služby Machine Learning (nebo vytvořte novou) a klepněte na volbu Přidružit. Když je služba přidružena, zobrazí se zpráva o úspěchu a vy pak můžete zavřít okno Přidružit službu .
- Vyberte kartu Aktiva .
- Vybrat Nové aktivum > Decision Optimization v sekci Grafičtí tvůrci .
- Klepněte na volbu Lokální soubor v okně Vytvořit Decision Optimization experiment , které se otevře.
- Procházením vyberte soubor StaffPlanning.zip ve složce Model_Builder . Vyberte příslušnou podsložku produktu a verze ve stažených ukázkách DO.
- Pokud jste ke svému projektu dosud nepřidružili službu Machine Learning , musíte nejprve vybrat volbu Přidat službu Machine Learning , abyste ji vybrali nebo vytvořili, než vyberete prostor implementace pro svůj experiment.
- Klepněte na volbu Vytvořit.Vytvoří se model Decision Optimization se stejným názvem jako ukázka.
- Pracujete-li ve scénáři 1 modelu
StaffPlanning, uvidíte, že řešení obsahuje tabulky, které identifikují, které prostředky pracují ve dnech, aby splnily očekávanou poptávku.Pokud není zobrazeno žádné řešení nebo chcete-li znovu spustit model, klepněte na ikonu Model sestavení na postranním panelu a poté klepněte na volbu Spustit , abyste model vyřešili.
Použití náhodného generátoru k vytvoření nových scénářů
Postup
Chcete-li vytvořit nové scénáře pomocí náhodných dat pomocí ukázky, postupujte takto:
- Vyberte kartu Aktiva .
- Vybrat Nové aktivum > Editor zápisníku Jupyter v sekci Editory kódu .
- Vyberte kartu Ze souboru v podokně Nový zápisník, které se otevře.
- Klepněte na volbu Přetažení souborů nebo odeslání a procházením vyberte zápisník CopyAndSolveScenarios ze složky jupyter . Vyberte příslušnou podsložku produktu a verze ve stažených ukázkách DO.
- Klepněte na volbu Vytvořit zápisník.Zápisník se otevře ve vašem projektu.
- Na kartě Nastavení vašeho projektu vyhledejte sekci Tokeny přístupu a klepněte na volbu Nový token +. Zadejte název tokenu, vyberte Editor jako přístupovou roli a klepněte na tlačítko Vytvořit.
- Návrat do zápisníku z karty Aktiva vašeho projektu a klepnutím na ikonu tužky jej upravte. V nabídce Další
vyberte volbu Vložit token projektu. Tím přidáte autorizační token do skryté buňky. - V hlavní domovské navigační nabídce vyberte volbu Spravovat > Přístup (IAM) > Klíče rozhraní API. Vytvořte a zkopírujte klíč rozhraní API.
- Vraťte se do zápisníku
CopyAndSolveScenariosa vyhledejte buňku obsahujícíclient=Client(pc=pc,apikey="IAM_APIKEY"a nahraďteIAM_APIKEYsvým vlastním klíčem rozhraní API IBM Cloud , který jste právě zkopírovali. - Vyhledejte buňku obsahující řetězec
decision = client.get_model_builder(name="StaffPlanning").Tato buňka instruuje zápisník ke kopírováníScenario 1z modeluStaffPlanninga používá jej ke generování dalších scénářů založených na náhodných datech. Pokud jste pro svůj model použili jiný název, nahraďteStaffplanningnázvem, který jste vybrali. - Spusťte příkaz zápisník pomocí volby Buňka>Spustit vše.zápisník používá modul Python random ke generování dat pro pět dalších scénářů v modelu s názvem StaffPlanning. Nové scénáře jsou pojmenovány Copy 01 ... Výtisk 05. Počet scénářů, které se mají generovat, je uveden v buňce 9,
N_SCENARIOS = 5. - Otevřete model
StaffPlanninga porovnejte řešení různých scénářů. Klepnutím na ikonu Scénáře otevřete podokno Scénář a rychle se přesuňte mezi scénáři. V podokně Přehled můžete také zobrazit všechny scénáře na první pohled. - Klepněte na volbu Vizualizace v navigačním podokně, chcete-li porovnat různé scénáře na kartě Vícenásobný scénář .Graf Požadavek zakresluje poptávku pro různá období v náhodně generovaných scénářích. Graf KPI zakresluje celkové náklady v náhodně generovaných scénářích. Graf Moje ukazatele KPI poskytuje mapu využití nákladů pro různé scénáře spolu s kombinací dočasných a pevných prostředků pro každou z nich.