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ユーザー・インターフェースを使用した Decision Optimization モデルのデプロイ
プロジェクトに デプロイメント・スペース が関連付けられている必要があります。
最終更新: 2024年11月21日
Decision Optimization experiment UIでデプロイメント用のモデルを保存し、デプロイメントスペースに昇格させることができます。
始める前に
このタスクについて
その結果、信頼性、パフォーマンスに満足したら、Decision Optimization experiment UIからモデルをデプロイできる。
デプロイメントの主なステージは以下のとおりです。
- Decision Optimization experiment UI から、モデルシナリオをプロジェクトにモデルとして保存する。
- 配備スペースにあなたの モデルを 宣伝する。
- デプロイメント・スペースから、新規デプロイメントを作成します。
- その後、デプロイされたモデルに対してジョブを作成して実行できます。
手順
デプロイメントのモデルを保存するには、以下のようにします。
モデルをデプロイメント・スペースにプロモートするには、以下のようにします。
新規デプロイメントを作成するには、以下のようにします
結果
デプロイメント・スペースのモデルの「デプロイメント」タブでデプロイメントに関する情報にアクセスできます。
Decision Optimization ジョブの作成と実行
デプロイされたモデルに対してジョブを作成して実行できます。
手順
- ナビゲーション・パスを使用してデプロイメント・スペースに戻り、(データ・ペインがまだ開いていない場合は) 「データ」 アイコンをクリックしてデータ・ペインを開きます。 ここで入力データ表およびソリューションと KPI の出力表をアップロードします。 (解と kpi の値を表示するには、モデル内に出力表が定義されている必要があります。)
- デプロイメント・スペースの「デプロイメント」タブでデプロイメント・モデルを選択して開き、 「新規ジョブ」をクリックします。
- ジョブの名前とオプションの説明を入力してジョブの詳細を定義し、 「次へ」をクリックします。
- ハードウェア仕様を選択してジョブを構成し、 「次へ」をクリックします。ここでジョブをスケジュールするか、デフォルトのスケジュール・オプションをオフのままにして 「次へ」をクリックするかを選択できます。 オプションで、通知をオンにするか、 「次へ」をクリックするかを選択することもできます。
- 入力テーブルと出力テーブルのそれぞれについて、「ソースの選択」をクリックして、ジョブで使用するデータを選択します。 「次へ」をクリックします。
- これで、 「作成」をクリックしてモデルを確認および作成できます。ジョブが正常に作成されたことを示すメッセージが表示されたら、デプロイメント・スペースから開いて確認できます。 そこでジョブの実行状況を確認できます。
- ジョブの「実行」を開きます。ジョブ・ログが開きます。ペイロード情報を表示およびコピーすることもできます。
結果
watsonx.aiRuntimePythonクライアントを使用することで、ジョブの作成と監視、ソリューションの取得が可能です。 DO サンプルの RunDeployedModel ノートブック を参照してください。 該当する製品およびバージョンのサブフォルダーを選択します。