您可以部署Decision Optimization描述性模型和任何相关的主数据。 然后，您就可以向该部署提交作业请求，只需包含相关的事务数据即可。 您可以使用 "watsonx.ai运行时 REST API、"watsonx.ai运行时 'Python客户端或 "IBM、"Cloud Pak for Data as a Service"、"命令行界面"来部署您的模型。

请参阅 REST API 示例 以获取完整代码示例。 请参阅 Python 客户机示例 ，以获取从 资源中心提供的 Python Notebook 的链接。

概述

为 Decision Optimization模型部署和提交作业的步骤如下。 稍后的章节中详述了这些步骤。

1. 创建watsonx.ai运行时服务。
2. 使用 https://dataplatform.cloud.ibm.com 用户界面或 REST API 创建部署空间。
3. 使用可被所有作业重复使用的任何主数据部署模型。 可以通过用户界面（参见 从用户界面部署）或按照 部署 Decision Optimization 模型 中描述的步骤进行部署。 另请参阅此 REST API 示例。
4. 创建并监视此已部署模型的作业。

T 恤尺寸是指预定义的部署配置: 小型，中型，大型和超大型。

表 1. Decision Optimization 的 T 恤尺寸

定义	名称	描述
2 vCPU 和 8 GB	S	小
4 vCPU 和 16 GB	M	中
8 vCPU 和 32 GB	L	大
16 个 vCPU 和 64 GB	XL	特大

另请参阅 运行作业。

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