이 예제는 샘플을 사용하여 Python기반 모델을 작성하고 해결하는 방법을 보여줍니다.

샘플을 사용하여 Python기반 모델을 작성하고 해결하려면 다음을 수행하십시오.

1. 모든 DO 샘플 을 컴퓨터에 다운로드하여 추출하십시오. 제품 및 버전의 Model_Builder 서브폴더에서 diet.zip 파일만 다운로드할 수도 있지만 이 경우에는 추출하지 마십시오.
2. 프로젝트를 열거나 빈 프로젝트를 작성하십시오.
3. 자산 탭을 선택하십시오.
4. 선택하다 새 자산 > 최적화 문제 해결 에서 모델 작업 부분.
5. Decision Optimization 실험 작성 창이 열리면 로컬 파일 을 클릭하십시오.
6. 다운로드한 DO-samples에서 Model_Builder 폴더를 찾아보십시오. 관련 제품 및 버전 서브폴더를 선택하십시오. Diet.zip 파일을 선택하고 열기를 클릭하십시오. 또는 끌어서 놓기를 사용하십시오.
7. 프로젝트에 아직 watsonx.ai 런타임 서비스를 연결하지 않은 경우, 실험을 위한 배포 공간을 선택하기 전에 먼저 Machine Learning 서비스 추가를 선택하여 서비스를 선택하거나 만들어야 합니다.
8. 새 배치 영역을 클릭하고 이름을 입력한 후 작성 을 클릭하십시오 (또는 드롭 다운 메뉴에서 기존 영역 선택).
9. 작성을 클릭하십시오.
   Decision Optimization 모델은 샘플과 동일한 이름으로 작성됩니다.
10. 데이터 준비 보기에서 가져온 데이터 자산을 볼 수 있습니다.
    이들 테이블은 식단(diet_nutrients) 영양소, 다른 음식의 영양소(diet_food_nutrients), 특정 식품의 가격 및 양(diet_food)에 대한 최소 및 최대 값을 나타냅니다.

    

11. 모델을 보려면 사이드바에서 모델 빌드 를 클릭하십시오.
    Python 모델은 최소 영양분 및 칼로리 요구사항을 충족시키면서 다이어트에서 식품의 비용을 최소화합니다.

    

    또한 입력 ( 데이터 준비 보기의 테이블) 및 출력 (이 경우 솔루션 탐색 보기에 표시할 솔루션 테이블) 이 이 모델에 지정되는 방법을 참고하십시오.

12. 모델 빌드 보기에서 실행 단추를 클릭하여 모델을 실행하십시오.