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Python client examples

Python 클라이언트 예제

마지막 업데이트 날짜: 2024년 11월 22일
Decision Optimization Python 클라이언트 예제

Decision Optimization 모델을 배포하고, 작업을 생성 및 모니터링하고, watsonx.ai 런타임 Python 클라이언트를 사용하여 솔루션을 얻을 수 있습니다.

모델을 배포하려면 Decision Optimization 모델 배포를 참조하세요.

자세한 내용은 watsonx.ai 런타임 Python 클라이언트 설명서를 참조하세요.

IBM watsonx 리소스 허브에서 제공되는 Python 노트북 Decision Optimization 모델 배포하기에서는 다음 작업을 수행하는 방법을 설명합니다:
  • watsonx.ai 런타임 Python 클라이언트 API를 설치합니다.
  • 클라이언트 인스턴스를 작성하십시오.
  • 모델 아카이브를 준비하십시오.
  • 모델을 업로드합니다.
  • 배치를 작성하십시오.
  • 배치된 모델에 대한 인라인 데이터를 사용하여 작업을 작성하고 모니터합니다.
  • 솔루션을 표시하십시오.
DO-samples의 jupyter 폴더에 있는 다음 샘플 노트북 도 참조하십시오. 관련 제품 및 버전 서브폴더를 선택하십시오..
  • Deploying a DO model with WML
  • RunDeployedModel
  • ExtendWMLSoftwareSpec

' Deploying a DO model with WML ' 샘플은 Decision Optimization 모델을 배포하고, 작업을 생성 및 모니터링하고, watsonx.ai 런타임 Python 클라이언트를 사용하여 솔루션을 얻는 방법을 보여줍니다. 이 노트북 은 Decision Optimization 모델에 대한 다이어트 샘플을 사용하며 Decision Optimization 실험 UI를 사용하지 않고 전체 프로시저를 안내합니다.

RunDeployedModel에서는 작업을 실행하고 기존 배치된 모델에서 솔루션을 가져오는 방법을 보여줍니다. 이 노트북 은 Decision Optimization 실험 UI 시나리오에서 배치를 위해 저장된 모델을 사용합니다.

' ExtendWMLSoftwareSpec ' 노트북은 watsonx.ai 런타임으로 Decision Optimization 소프트웨어 사양을 확장하는 방법을 보여줍니다. 소프트웨어 스펙을 확장하여 사용자 고유의 pip 패키지를 사용하여 사용자 정의 코드를 추가하고 이를 모델에 배치하고 작업을 전송할 수 있습니다. 패키지 확장을 작성할 때 압축 파일의 이름은 패키지 버전 번호를 포함하여 패키지 확장과 동일한 이름을 가져야 합니다. 예를 들면 다음과 같습니다.
yourpackage-1.0.4.tar.gz
yourpackage-1.0.4.zip
yourproject-1.2.3-py33-none-any.whl
따라서 이름이 yourpackage-1.0.4.tgz인 패키지의 경우 다음 코드는 패키지 확장을 작성하는 방법을 표시합니다. NAME 필드에 동일한 패키지 이름 및 버전을 사용해야 합니다.
meta_prop_pkg_ext = {
    client.package_extensions.ConfigurationMetaNames.NAME: "yourpackage-1.0.4.tgz",
    client.package_extensions.ConfigurationMetaNames.DESCRIPTION: "Pkg extension for custom lib",
    client.package_extensions.ConfigurationMetaNames.TYPE: "pip_zip"
}

또한 다양한 모델 (예: CPLEX, DOcplex및 OPL 모델) 을 배치하기 위한 여러 노트북 을 샘플에서 찾을 수 있습니다.