Sie können Ihr präskriptives Decision Optimization und alle zugehörigen Stammdaten bereitstellen. Sie können dann Auftragsanfragen an diese Bereitstellung übermitteln und müssen nur die entsprechenden Transaktionsdaten angeben. Sie können Ihr Modell über die watsonx.ai Runtime REST API, den watsonx.ai Runtime Python Client oder das IBM watsonx Command Line Interface bereitstellen.
Ein vollständiges Codebeispiel finden Sie unter REST-API-Beispiel . Unter Python -Clientbeispiele finden Sie einen Link zu einem Python -Notebook , das über den Ressourcenhubverfügbar ist.
Übersicht
Die Schritte zur Bereitstellung und Übermittlung von Aufträgen für ein Decision Optimization Modell sind wie folgt. Diese Schritte sind in späteren Abschnitten ausführlich beschrieben.
- Erstellen Sie einen ' watsonx.ai Laufzeit Dienst.
- Erstellen Sie einen Bereitstellungsbereich über die Benutzerschnittstelle von https://dataplatform.cloud.ibm.com oder über die REST-API.
- Stellen Sie Ihr Modell mit beliebigen Stammdaten bereit, die von allen Aufträgen wiederverwendet werden können. Diese Bereitstellung kann über die Benutzeroberfläche erfolgen (siehe Einsatz über die Benutzeroberfläche) oder durch Befolgen der in Bereitstellung eines Decision Optimization-Modells beschriebenen Schritte. Siehe auch dieses REST-API-Beispiel.
- Erstellen und Überwachen von Jobs für dieses implementierte Modell.
Die Größe des T-Shirts bezieht sich auf vordefinierte Implementierungskonfigurationen: klein, mittel, groß und besonders groß.
| Definition | Ihren Namen | Beschreibung |
|---|---|---|
| 2 vCPU und 8 GB | S | Klein |
| 4 vCPU und 16 GB | M | Mittel |
| 8 vCPU und 32 GB | L | Groß |
| 16 vCPU und 64 GB | Sehr groß | Extra groß |