Decision Optimization 모델을 배치하려면 배치 공간에 배치할 준비가 된 모델을 작성한 후 모델을 아카이브로 업로드하십시오. 배치되면 모델에 작업을 제출하고 작업 상태를 모니터할 수 있습니다.
시작하기 전에
- IBM Cloud에 로그인하십시오.
- API키를 작성하십시오. API키가 작성됨 열린 창에서 복사하거나 다운로드하십시오 (이 창을 닫으면 다시 액세스할 수 없음).
- 선택 사항입니다: watsonx.ai 런타임 서비스를 생성합니다.
- IBM Cloud 리소스 목록 보기의 AI/머신Machine Learning 서비스 목록에서 watsonx.ai 런타임 인스턴스를 선택합니다.
watsonx.ai 런타임 인스턴스의 정보 창에서 이름, GUID 및 CRN을 복사합니다. (정보 창을 열려면 이름 자체가 아닌 watsonx.ai 런타임 서비스 이름 옆의 행 아무 곳이나 클릭하세요. 그러면 정보 분할창이 동일한 창에서 열립니다.)
- 선택 사항입니다: Cloud Object Storage 만듭니다.
- IBM Cloud 리소스 목록 보기의 스토리지 리소스 목록에서 Cloud Object Storage 인스턴스를 선택합니다.
스토리지 인스턴스의 정보 창에서 이름과 CRN을 복사합니다.
- 선택 사항입니다: https://dataplatform.cloud.ibm.com 사용자 인터페이스에서 배포 공간을 만듭니다. REST API를 사용하여 배포 공간을 만들 수도 있습니다. REST API를 사용하여 배포 공간 만들기를 참조하세요.
- 배포 목록에서 배포 공간을 선택합니다.
관리 > 일반 탭에서 스페이스 GUID를 복사합니다. 자세한 내용은 배포 공간을 참조하세요.
이 태스크에 대한 정보
이 지시사항에서는 Decision Optimization 모델을 이미 빌드했다고 가정합니다.
프로시저
Decision Optimization 모델을 배치하려면 다음을 수행하십시오.
결과
예
Decision Optimization 모델을 배포하고, 작업을 생성 및 모니터링하고, 솔루션을 얻는 방법의 예는 ' Deploying a DO model with WML 샘플을 참조하여 watsonx.ai 런타임 Python 클라이언트에서 확인하세요. 이 노트북 은 Decision Optimization 모델에 대한 다이어트 샘플을 사용하며 Decision Optimization 실험 UI를 사용하지 않고 전체 프로시저를 안내합니다. 이 샘플과 ' RunDeployedModel ' 및 ' ExtendWMLSoftwareSpec 노트북은 DO-샘플의' jupyter ' 폴더에 있습니다. 관련 제품 및 버전 하위 폴더를 선택하십시오. 다운로드되면 이러한 Jupyter 노트북 을 프로젝트에 추가할 수 있습니다.
REST API 예시도 참조하세요.