Puede desplegar su modelo prescriptivo Decision Optimization y cualquier dato maestro asociado. A continuación, puede enviar solicitudes de trabajo a este despliegue y sólo tendrá que incluir los datos transaccionales relacionados. Puede desplegar su modelo mediante la API REST dewatsonx.ai Runtime, el cliente Python dewatsonx.ai Runtime o la interfaz de línea de comandos de IBM Cloud Pak for Data as a Service.
Consulte Ejemplo de API REST para ver un ejemplo de código completo. Consulte Ejemplos de cliente Python para obtener un enlace a un Python cuaderno disponible en Concentrador de recursos.
Visión general
Los pasos para desplegar y enviar trabajos para un modelo Decision Optimization son los siguientes. Estos pasos se detallan en secciones posteriores.
- Crear un serviciowatsonx.ai Runtime.
- Cree un espacio de despliegue utilizando la interfaz de usuario de https://dataplatform.cloud.ibm.com o con la API REST.
- Despliegue su modelo con cualquier dato maestro que pueda ser reutilizado por todos los trabajos. Este despliegue puede realizarse desde la interfaz de usuario (véase Despliegue desde la interfaz de usuario) o siguiendo los pasos que se describen en Despliegue de un modelo de Decision Optimization. Consulte también este ejemplo de API REST.
- Crear y supervisar trabajos en este modelo desplegado.
El tamaño de la camiseta hace referencia a configuraciones de despliegue predefinidas: pequeña, mediana, grande y extra grande.
| Definición | Nombre | Descripción |
|---|---|---|
| 2 vCPU y 8 GB | S | Small |
| 4 vCPU y 16 GB | M | Medio |
| 8 vCPU y 32 GB | L | Grande |
| 16 vCPU y 64 GB | XL | Extra grande |