Sie können Decision Optimization Java-Modelle mit Hilfe der watsonx.ai Runtime REST API bereitstellen.

Mit der API Java worker können Sie Optimierungsmodelle mit OPL-, CPLEX-und CP Optimizer-Java-APIs erstellen. Daher können Sie Ihre Modelle einfach lokal erstellen, verpacken und mit watsonx.ai Runtime bereitstellen, indem Sie die Boilerplate verwenden, die im öffentlichen Java Worker GitHub bereitgestellt wird.

Der Decision Optimization Java Worker GitHub enthält eine Boilerplate mit allem, was Sie brauchen, um Ihre Java-Modelle mit der watsonx.ai Runtime auszuführen, bereitzustellen und zu überprüfen, einschließlich eines Beispiels. Sie können den Code in diesem Repository verwenden, um Ihr Decision Optimization in eine ' .jar -Datei zu packen, die als Modell für maschinelles Lernen verwendet werden kann. Weitere Informationen über Java-Worker-Parameter finden Sie in der Java-Dokumentation.

Sie können Ihre Decision Optimization -Modelle in Java erstellen oder Sie können Java-Worker verwenden, um CPLEX-, CPO-und OPL-Modelle zu packen.