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

' 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"
}