Python笔记本 "部署Decision Optimization模型"（可从Cloud Pak for Data Resource hub 获取）说明了如何执行以下任务：

• 安装watsonx.aiRuntimePython客户端API。
• 创建客户机实例。
• 准备模型归档。
• 上传您的模型
• 创建部署。
• 使用已部署模型的内联数据创建和监视作业。
• 显示解决方案。

另请参阅位于 DO-samples的 jupyter 文件夹中的以下样本 Notebook 。 选择相关产品和版本子文件夹。

• Deploying a DO model with WML
• RunDeployedModel
• ExtendWMLSoftwareSpec

ExtendWMLSoftwareSpec 笔记本向您展示了如何使用watsonx.ai运行时扩展Decision Optimization软件规范。 通过扩展软件规范，您可以使用自己的 pip 包来添加定制代码，将其部署到模型中并向其发送作业。 创建软件包扩展时，压缩文件的名称必须与软件包扩展同名，包括软件包版本号。 例如

yourpackage-1.0.4.tar.gz
yourpackage-1.0.4.zip
yourproject-1.2.3-py33-none-any.whl

因此，对于名为 yourpackage-1.0.4.tgz的包，以下代码显示如何创建包扩展。 必须在 NAME 字段中使用相同的软件包名称和版本。

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"
}