Bir Decision Optimization modelini devreye alabilir, işleri oluşturabilir ve izleyebilir ve Watson Machine Learning Python istemcisinikullanarak çözümler elde edebilirsiniz.

Modelinizi konuşlandırmak için Model devreye alımıbaşlıklı konuya bakın.

Daha fazla bilgi için Watson Machine Learning Python client belgelerinebakın.

Deploying a DO model with WML örneği, bir Decision Optimization modelinin nasıl devreye alınacağını, işlerin nasıl yaratılacağını ve izleneceğini ve Watson Machine Learning Python istemcisinikullanarak nasıl çözümler elde edileceğini gösterir. Bu not defteri , Decision Optimization modeli için diyet örneğini kullanır ve Decision Optimization deneme kullanıcı arabiriminikullanmadan tüm yordamı gerçekleştirmeniz için size yol sağlar.

RunDeployedModel içinde, işleri nasıl çalıştıracağınız ve var olan bir devreye alınmış modelden çözümleri nasıl alacağınız gösterilmektedir. Bu not defteri , bir Decision Optimization deneme kullanıcı arabirimi senaryosundan devreye alınmak üzere kaydedilen bir modeli kullanır.

ExtendWMLSoftwareSpecnot defteri , Watson Machine Learningiçindeki Decision Optimization yazılım belirtiminin nasıl genişletileceğini gösterir. Yazılım belirtimini genişleterek, özel kod eklemek ve modelinizde devreye almak ve ona iş göndermek için kendi pip paketinizi kullanabilirsiniz.

Ayrıca, çeşitli modellerin (örneğin, CPLEX, DOcplex ve OPL modelleri) farklı veri tipleriyle konuşlandırılmasına ilişkin birkaç not defterinde bulabilirsiniz.