Wdrażanie modelu Decision Optimization przy użyciu interfejsu użytkownika

Translation not up to date

The translation of this page does not represent the latest version. For the latest updates, see the English version of the documentation.

Go back to the English version of the documentation

Wdrażanie modelu Decision Optimization za pomocą interfejsu użytkownika

Last updated: 12 paź 2023

Wdrażanie modelu Decision Optimization przy użyciu interfejsu użytkownika

Model do wdrożenia można zapisać w interfejsie użytkownika do eksperymentowania produktu Decision Optimization i awansować go do obszaru wdrażania produktu Watson Machine Learning .

Zanim rozpoczniesz

Z projektem musi być powiązany obszar wdrażania .

O tym zadaniu

Jeśli wyniki, niezawodność i wydajność są zadowalające, można wdrożyć model w produkcie Decision Optimization experiment UI za pomocą rozwiązania Watson Machine Learning.

Główne etapy wdrażania są następujące:

Z poziomu Decision Optimization interfejsu użytkownika do eksperymentówzapisz scenariusz modelu jako model Watson Machine Learning w projekcie.
Promuj model Watson Machine Learning w swoim obszarze wdrażania.
W obszarze wdrażania utwórz nowe wdrożenie.
Następnie można utworzyć i uruchomić zadania dla wdrożonego modelu.

Etapy te zostały szczegółowo opisane w poniższej procedurze.

Procedura

Aby zapisać model do wdrożenia:

W panelu Decision Optimization interfejs użytkownika eksperymentuw obszarze Scenariusz lub na panelu Przegląd kliknij ikonę menu dla scenariusza, który chcesz wdrożyć, a następnie wybierz opcję Zapisz do wdrożenia
Określ nazwę modelu i w razie potrzeby dodaj opis, a następnie kliknij przycisk Dalej.
1. Przejrzyj pola Schemat wejściowy i Schemat wyjściowy i wybierz tabele, które mają zostać włączone do schematu.
2. Przejrzyj Parametry uruchomienia i dodaj, zmodyfikuj lub usuń wszystkie parametry zgodnie z potrzebami.
3. Przejrzyj listę Środowisko i Pliki modelu , które są wyświetlane w oknie Przejrzyj i zapisz .
4. Kliknij przycisk Zapisz.
Model jest następnie dostępny w sekcji Modele projektu.

Aby awansować model do obszaru wdrażania:

Wyświetl model w sekcji Modele projektu.
Można wyświetlić podsumowanie ze schematem wejściowym i wyjściowym. Kliknij opcję Awansuj do obszaru wdrażania.
W otwartym oknie Awansuj na obszar sprawdź, czy w polu Obszar docelowy jest wyświetlana nazwa obszaru wdrażania, a następnie kliknij opcję Awansuj.
Kliknij odsyłacz obszar wdrażania w otrzymanym komunikacie, który potwierdza pomyślne awansowanie.
Awansowany model jest wyświetlany na karcie Zasoby w obszarze wdrażania. Panel informacyjny przedstawia typ, specyfikację oprogramowania, opis i wszystkie zdefiniowane znaczniki, takie jak używana wersja Python .

Aby utworzyć nowe wdrożenie:

Na karcie Zasoby obszaru wdrażania otwórz model i kliknij opcję Nowe wdrożenie.
W otwartym oknie Tworzenie wdrożenia podaj nazwę wdrożenia i wybierz opcję Specyfikacja sprzętu.
Kliknij opcję Utwórz , aby utworzyć wdrożenie. Zostanie otwarte okno wdrażania, w którym można później tworzyć zadania.

Wyniki

Dostęp do informacji o wdrożeniu można uzyskać na karcie Deployments (Wdrożenia) w modelu w obszarze wdrażania.

Tworzenie i uruchamianie zadań produktu Decision Optimization

Użytkownik może tworzyć i uruchamiać zadania dla wdrożonego modelu.

Procedura

Wróć do obszaru wdrażania przy użyciu ścieżki nawigacji i (jeśli panel danych nie jest jeszcze otwarty) kliknij ikonę dane , aby otworzyć panel danych. Prześlij w tym miejscu tabele danych wejściowych oraz tabele wyjściowe rozwiązania i kluczowego wskaźnika wydajności. (Aby możliwe było wyświetlenie wartości rozwiązania i kluczowego wskaźnika wydajności, w modelu muszą być zdefiniowane tabele wynikowe).
Otwórz model wdrożenia, wybierając go na karcie Deployments (Wdrożenia) i kliknij opcję New job(Nowe zadanie).
Zdefiniuj szczegóły zadania, wprowadzając nazwę i opcjonalny opis zadania, a następnie kliknij przycisk Dalej.
Skonfiguruj zadanie, wybierając specyfikację sprzętu i Next(Dalej).
W tym miejscu można zaplanować zadanie lub pozostawić domyślną opcję harmonogramu i kliknąć przycisk Dalej. Opcjonalnie można włączyć powiadomienia lub kliknąć przycisk Dalej.
Wybierz dane, które mają być używane w zadaniu, klikając opcję Wybierz źródło dla każdej tabeli wejściowej i wyjściowej. Kliknij przycisk Dalej.
Teraz można przejrzeć i utworzyć model, klikając opcję Utwórz.
Po otrzymaniu komunikatu o pomyślnym utworzeniu zadania można go wyświetlić, otwierając go w obszarze wdrażania. W tym miejscu można zobaczyć status uruchomienia zadania.
Otwórz uruchomienie zadania.
Zostanie otwarty protokół zadania, w którym można również wyświetlić i skopiować informacje o ładunku.

Wyniki

Za pomocą klienta Watson Machine Learning Pythonmożna tworzyć i monitorować zadania oraz korzystać z rozwiązań. Patrz sekcja RunDeployedModel notatnik w publikacji DO-przykłady. Wybierz odpowiedni podfolder produktu i wersji.