資料の 英語版 に戻るDecision Optimizationモデルをプログラムで展開する
aDecision最適化モデルをプログラムで展開する
ジョブの実行も参照してください。
最終更新: 2024年11月21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。
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 へのリンクについては、 Python クライアントの例 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.aiRuntimeサービスを作成します。
- 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。 このデプロイは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モデルを配置するで説明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 |