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Decision Optimizationモデルをプログラムで展開する
最終更新: 2025年3月26日
Decision Optimizationの処方モデルと、関連するマスターデータを展開できます。 その後、このデプロイメントにジョブリクエストを送信し、関連するトランザクショ ンデータを含めるだけで済みます。 モデルをデプロイするには、watsonx.aiRuntime REST API、watsonx.aiRuntimePythonクライアント、またはIBM watsonx Command Line Interface を使用します。
- 必要な資格
- タスク認証情報の管理
完全なコード例については、 REST API の例を参照してください。 リソースハブから入手可能な Python ノートブックへのリンクは、 Python クライアント例を参照してください。
概要
Decision Optimizationモデルのジョブのデプロイと投入の手順は以下のとおりです。 これらのステップについては、後のセクションで詳しく説明します。
- watsonx.ai Runtime サービスを作成する。
- https://dataplatform.cloud.ibm.com ユーザー インターフェースまたは REST API を使用して、 デプロイメントスペースを作成します。
- すべてのジョブで再利用できるマスターデータを使用してモデルを展開します。 このデプロイメント、ユーザーインターフェイスから（ ユーザー・インターフェースからのデプロイ を参照）、または Decision Optimization モデルの展開 に記載されている手順に従って行うことができます。 この REST API の例も参照してください。
- デプロイされたこのモデルへのジョブを作成してモニターします。
T シャツ・サイズは、事前定義のデプロイメント構成 (小規模、中規模、大規模、および特大) を指します。
| 定義 | 名前 | 説明 |
|---|---|---|
| 2 vCPU および 8 GB | S | 小 |
| 4 vCPU および 16 GB | M | 中間 |
| 8 vCPU および 32 GB | L | 大 |
| 16 vCPU および 64 GB | XL | 特大 |
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