Cuando esté satisfecho con sus resultados, fiabilidad y rendimiento, puede desplegar un modelo desde la interfaz de usuario del experimento deDecision Optimization.
Las principales etapas del despliegue son las siguientes:
Desde la UI del experimento deDecision Optimization, guarde su escenario modelo como un Modelo en su Proyecto.
Promocione su Modelo en su espacio de implantación.
Desde el espacio de despliegue, cree un nuevo despliegue.
A continuación, puede crear y ejecutar trabajos en el modelo desplegado.
Estas etapas se detallan en el procedimiento siguiente.
Procedimiento
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Para guardar el modelo para el despliegue:
En la interfaz de usuario del experimentoDecision Optimization, ya sea desde el panel Escenario o desde el panel Visión general, haga clic en el icono de menú del escenario que desee desplegar y seleccione Guardar para despliegue
Especifique un nombre para el modelo y añada una descripción, si es necesario, a continuación, pulse Siguiente.
Revise el esquema de Entrada y Salida y seleccione las tablas que desea incluir en el esquema.
Revise los Parámetros de ejecución y añada, modifique o suprima los parámetros según sea necesario.
Revise el Entorno y los Archivos de modelo que se listan en la ventana Revisar y guardar .
Pulse Guardar.
A continuación, el modelo estará disponible en la sección Modelos del proyecto.
Para promocionar el modelo al espacio de despliegue:
Vea el modelo en la sección Modelos del proyecto.
Podrá ver un resumen con el esquema de salida y de entrada. Pulse Promover al espacio de despliegue.
En la ventana Promocionar al espacio que se abre, Compruebe que el campo Espacio de destino muestra el nombre del espacio de despliegue y pulse Promocionar.
Pulse el enlace espacio de despliegue en el mensaje que reciba y que confirme que la promoción se ha realizado correctamente.
El modelo promocionado se visualiza en la pestaña Activos del Espacio de despliegue. El panel de información muestra el tipo, la especificación de software, la descripción y cualquier código definido como, por ejemplo, la versión de Python utilizada.
Para crear un nuevo despliegue:
Desde la pestaña Activos del espacio de despliegue, abra el modelo y pulse Nuevo despliegue.
En la ventana Crear un despliegue que se abre, especifique un nombre para el despliegue y seleccione una Especificación de hardware.
Pulse Crear para crear el despliegue. Se abre la ventana de despliegue desde la que puede crear trabajos posteriormente.
Resultados
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Puede acceder a la información sobre el despliegue en el separador Despliegues del modelo en el espacio de despliegue.
Creación y ejecución de trabajos de Decision Optimization
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Puede crear y ejecutar trabajos en el modelo desplegado.
Procedimiento
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Vuelva al espacio de despliegue utilizando la vía de acceso de navegación y (si el panel de datos todavía no está abierto) pulse el icono datos para abrir el panel de datos. Cargue aquí las tablas de datos de entrada y las tablas de salida de solución y kpi. (Debe tener tablas de salida definidas en el modelo para poder ver los valores de solución y kpi).
Abra el modelo de despliegue, seleccionándolo en el separador Despliegues del espacio de despliegue y pulse Nuevo trabajo.
Defina los detalles del trabajo especificando un nombre y una descripción opcional para el trabajo y pulse Siguiente.
Configure el trabajo seleccionando una especificación de hardware y Siguiente.
Puede optar por planificar el trabajo aquí, o dejar desactivada la opción de planificación predeterminada y pulsar Siguiente. También puede optar opcionalmente por activar las notificaciones o pulsar Siguiente.
Elija los datos que desea utilizar en el trabajo pulsando Seleccionar el origen para cada una de las tablas de entrada y salida. Pulse Siguiente.
Ahora puede revisar y crear el modelo pulsando Crear.
Cuando reciba un mensaje de creación de trabajo satisfactoria, puede verlo abriéndolo desde el espacio de despliegue. Allí puede ver el estado de ejecución del trabajo.
Abra la ejecución del trabajo.
El registro del trabajo se abre y también puede ver y copiar la información de carga útil.
Resultados
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Puede crear y supervisar trabajos, y obtener soluciones utilizando el clientewatsonx.ai Runtime Python. Consulte el cuadernoRunDeployedModel en las muestras DO. Seleccione la subcarpeta de producto y versión relevante.