Decision Optimization -Modell über die Benutzerschnittstelle implementieren

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Letzte Aktualisierung: 21. Nov. 2024

Decision Optimization -Modell über die Benutzerschnittstelle implementieren

Sie können ein Modell für die Bereitstellung in ' Decision Optimization ' experiment UI speichern und es in Ihren Bereitstellungsbereich verschieben.

Vorbereitende Schritte

Ihrem Projekt muss ein Bereitstellungsbereich zugeordnet sein.

Informationen zu dieser Task

Wenn Sie mit den Ergebnissen, der Zuverlässigkeit und der Leistung zufrieden sind, können Sie ein Modell aus dem ' Decision Optimization ' experiment UI einsetzen.

Die wichtigsten Phasen für die Implementierung sind:

Speichern Sie Ihr Modellszenario aus ' Decision Optimization ' experiment UI als ' Modell in Ihrem Projekt.
Bewerben Sie Ihr Modell in Ihrem Einsatzgebiet.
Erstellen Sie in Ihrem Bereitstellungsbereich eine neue Bereitstellung.
Anschließend können Sie Jobs erstellen und für Ihr bereitgestelltes Modell ausführen.

Diese Phasen werden in der folgenden Prozedur beschrieben.

Prozedur

So speichern Sie Ihr Modell für die Implementierung:

Klicken Sie in der Decision Optimization Benutzerschnittstelle für Experimentein der Szenario oder im Teilfenster Übersicht auf das Menüsymbol für das Szenario, das Sie implementieren möchten, und wählen Sie Für Implementierung speichern aus.
Geben Sie einen Namen für Ihr Modell an und fügen Sie bei Bedarf eine Beschreibung hinzu. Klicken Sie anschließend auf Weiter.
1. Überprüfen Sie die Eingabe und das Ausgabeschema und wählen Sie die Tabellen aus, die in das Schema eingeschlossen werden sollen.
2. Überprüfen Sie die Ausführungsparameter und fügen Sie bei Bedarf Parameter hinzu, ändern oder löschen Sie sie.
3. Überprüfen Sie die Dateien Environment und Model , die im Fenster Review and save aufgelistet sind.
4. Klicken Sie auf Speichern.
Das Modell ist dann im Abschnitt Modelle Ihres Projekts verfügbar.

So stufen Sie Ihr Modell in Ihren Bereitstellungsbereich hoch:

Zeigen Sie Ihr Modell im Abschnitt Modelle Ihres Projekts an.
Sie können eine Zusammenfassung mit Eingabe- und Ausgabeschema anzeigen. Klicken Sie auf Promote to deployment space.
Im Fenster In Bereich hochstufen , das geöffnet wird, Überprüfen Sie, ob im Feld Zielbereich der Name Ihres Bereitstellungsbereichs angezeigt wird, und klicken auf Hochstufen.
Klicken Sie in der Nachricht, die Sie erhalten, auf den Link Bereitstellungsbereich , um die erfolgreiche Hochstufung zu bestätigen.
Ihr hochgestuftes Modell wird auf der Registerkarte Anlagen Ihres Bereitstellungsbereichsangezeigt. Im Informationsfenster werden der Typ, die Softwarespezifikation, die Beschreibung und alle definierten Tags wie die verwendete Python -Version angezeigt.

So erstellen Sie eine neue Implementierung:

Öffnen Sie auf der Registerkarte Assets Ihres Bereitstellungsbereichs Ihr Modell und klicken Sie auf Neue Bereitstellung.
Geben Sie im Fenster Bereitstellung erstellen , das geöffnet wird, einen Namen für Ihre Bereitstellung an und wählen Sie eine Hardwarespezifikationaus.
Klicken Sie auf Create (Erstellen), um die Bereitstellung zu erstellen. Daraufhin wird Ihr Bereitstellungsfenster geöffnet, in dem Sie später Jobs erstellen können.

Ergebnisse

Sie können in Ihrem Bereitstellungsbereich auf der Registerkarte Deployments Ihres Modells auf Informationen zu Ihrer Bereitstellung zugreifen.

Decision Optimization -Jobs erstellen und ausführen

Sie können Jobs für Ihr bereitgestelltes Modell erstellen und ausführen.

Prozedur

Kehren Sie zum Bereitstellungsbereich zurück, indem Sie den Navigationspfad verwenden und (wenn das Datenfenster noch nicht geöffnet ist) auf das Symbol Daten klicken, um das Datenfenster zu öffnen. Laden Sie Ihre Eingabedatentabellen und die Lösungs- und KPI-Ausgabetabellen hoch. (Sie müssen Ausgabetabellen in Ihrem Modell definiert haben, um die Lösungs- und KPI-Werte anzeigen zu können.)
Öffnen Sie Ihr Bereitstellungsmodell, indem Sie es auf der Registerkarte 'Bereitstellungen' Ihres Bereitstellungsbereichs auswählen und auf Neuer Jobklicken.
Definieren Sie die Details Ihres Jobs, indem Sie einen Namen und optional eine Beschreibung für Ihren Job eingeben, und klicken Sie auf Weiter.
Konfigurieren Sie Ihren Job, indem Sie eine Hardwarespezifikation und Weiterauswählen.
Sie können Ihren Job hier planen oder die Standardplanungsoption inaktiviert lassen und auf Weiterklicken. Sie können auch optional Benachrichtigungen aktivieren oder auf Weiterklicken.
Wählen Sie die Daten aus, die Sie in Ihrem Job verwenden wollen, indem Sie für jede Eingabe-und Ausgabetabelle auf Quelle auswählen klicken. Klicken Sie auf Weiter.
Sie können Ihr Modell jetzt prüfen und erstellen, indem Sie auf Erstellenklicken.
Wenn Sie eine Nachricht zur erfolgreichen Joberstellung erhalten, können Sie sie anzeigen, indem Sie sie in Ihrem Bereitstellungsbereich öffnen. Dort können Sie den Ausführungsstatus Ihres Jobs sehen.
Öffnen Sie die Ausführung für Ihren Job.
Das Jobprotokoll wird geöffnet und Sie können die Nutzdateninformationen auch anzeigen und kopieren.

Ergebnisse

Mit dem Python derwatsonx.ai Runtime können Sie Aufträge erstellen und überwachen und Lösungen abrufen. Weitere Informationen finden Sie im RunDeployedModel -Notebook in den DO-Beispielen. Wählen Sie den entsprechenden Produkt- und Versionsunterordner aus.