Déploiement d'un modèle Decision Optimization à l'aide de l'interface utilisateur

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Dernière mise à jour : 21 nov. 2024

Déploiement d'un modèle Decision Optimization à l'aide de l'interface utilisateur

Vous pouvez enregistrer un modèle pour le déploiement dans l'interface utilisateur de l'expérience d' Decision Optimization et le promouvoir dans votre espace de déploiement.

Avant de commencer

Vous devez disposer d'un espace de déploiement associé à votre projet.

A propos de cette tâche

Lorsque vous êtes satisfait de ses résultats, de sa fiabilité et de ses performances, vous pouvez déployer un modèle à partir de l'interface utilisateur de l'expérience d' Decision Optimization

Les principales étapes du déploiement sont les suivantes:

Dans l'interface utilisateur de l'expérience d' Decision Optimization, enregistrez votre scénario de modèle en tant que modèle dans votre projet.
Promouvoir votre modèle dans votre espace de déploiement.
A partir de votre espace de déploiement, créez un nouveau déploiement.
Vous pouvez ensuite créer et exécuter des travaux dans votre modèle déployé.

Ces étapes sont détaillées dans la procédure suivante.

Procédure

Pour sauvegarder votre modèle pour le déploiement:

Dans l' interface utilisateur de l'expérimentationDecision Optimization , dans le panneau Scénario ou Présentation , cliquez sur l'icône de menu du scénario à déployer et sélectionnez Sauvegarder pour le déploiement
Indiquez un nom pour votre modèle et ajoutez une description, si nécessaire, puis cliquez sur Suivant.
1. Passez en revue les zones Schéma d'entrée et Schéma de sortie et sélectionnez les tables à inclure dans le schéma.
2. Passez en revue les paramètres d'exécution et ajoutez, modifiez ou supprimez des paramètres si nécessaire.
3. Passez en revue les Environnement et les Fichiers de modèle répertoriés dans la fenêtre Réviser et sauvegarder .
4. Cliquez sur Sauvegarder.
Le modèle est ensuite disponible dans la section Modèles de votre projet.

Pour promouvoir votre modèle dans votre espace de déploiement:

Affichez votre modèle dans la section Modèles de votre projet.
Un récapitulatif contenant le schéma d'entrée et de sortie est disponible. Cliquez sur Promouvoir vers un espace de déploiement.
Dans la fenêtre Promouvoir dans l'espace qui s'ouvre, vérifiez que la zone Espace cible affiche le nom de votre espace de déploiement et cliquez sur Promouvoir.
Cliquez sur le lien espace de déploiement dans le message que vous recevez et qui confirme la réussite de la promotion.
Votre modèle promu s'affiche dans l'onglet Actifs de votre Espace de déploiement. Le panneau d'informations affiche le type, la spécification de logiciel, la description et toutes les balises définies, telles que la version Python utilisée.

Pour créer un nouveau déploiement:

Dans l' onglet Actifs de votre espace de déploiement, ouvrez votre modèle et cliquez sur Nouveau déploiement.
Dans la fenêtre Créer un déploiement qui s'ouvre, indiquez un nom pour votre déploiement et sélectionnez une spécification matérielle.
Cliquez sur Créer pour créer le déploiement. Votre déploiement s'ouvre dans une fenêtre qui vous permettra de créer des travaux par la suite.

Résultats

Vous pouvez accéder aux informations relatives à votre déploiement dans l'onglet Déploiements du modèle, dans votre espace de déploiement.

Création et exécution de travaux Decision Optimization

Vous pouvez créer et exécuter des travaux sur votre modèle déployé.

Procédure

Revenez à votre espace de déploiement en utilisant le chemin de navigation et (si la sous-fenêtre de données n'est pas déjà ouverte) cliquez sur l'icône données pour ouvrir la sous-fenêtre de données. Téléchargez vos tables de données d'entrées et vos tables de solutions et d'indicateurs clés de performance ici. (Vous devez disposer de tables de sortie définies dans votre modèle pour pouvoir afficher la solution et les valeurs de kpi.)
Ouvrez votre modèle de déploiement en le sélectionnant dans l'onglet Déploiements de votre espace de déploiement et cliquez sur Nouveau travail.
Définissez les détails de votre travail en entrant un nom et une description facultative pour votre travail, puis cliquez sur Suivant.
Configurez votre travail en sélectionnant une spécification matérielle et Suivant.
Vous pouvez choisir de planifier votre travail ici ou laisser l'option de planification par défaut désactivée et cliquer sur Suivant. Vous pouvez également, si vous le souhaitez, choisir d'activer les notifications ou cliquer sur Suivant.
Choisissez les données que vous souhaitez utiliser dans votre travail en cliquant sur Sélectionner la source pour chacune de vos tables d'entrée et de sortie. Cliquez sur Suivant.
Vous pouvez maintenant passer en revue et créer votre modèle en cliquant sur Créer.
Lorsque vous recevez un message de création de travail réussie, vous pouvez l'afficher en l'ouvrant à partir de votre espace de déploiement. Vous pouvez ensuite voir le statut d'exécution de votre travail.
Ouvrez l'exécution de votre travail.
Le journal de votre travail s'ouvre et vous pouvez également afficher et copier les informations de contenu.

Résultats

Vous pouvez créer et contrôler des travaux et obtenir des solutions en utilisant le " watsonx.ai Exécution Python Client. Voir RunDeployedModel bloc-notes dans le manuel Exemples DO. Sélectionnez le sous-dossier correspondant au produit et à la version en question.