Vous pouvez mettre à jour un modèle " Decision Optimization existant en utilisant le modèle " watsonx.ai API REST en cours d'exécution. Cela peut être utile, par exemple, si, dans votre modèle, vous avez explicitement spécifié une version Python qui est devenue obsolète.

Pour modifier la version Python d'un modèle déployé existant:

1. Créez une révision pour votre modèle Decision Optimization

   Toutes les demandes d'API requièrent un paramètre de version prenant une date au format version=YYYY-MM-DD. Cet exemple de code affiche un modèle qui utilise le fichier update_model.json. L'URL varie en fonction de la région ou de l'emplacement choisi pour votre service d'apprentissage automatique.

   curl --location --request POST \
     "https://us-south.ml.cloud.ibm.com/ml/v4/models/MODEL-ID-HERE/revisions?version=2021-12-01" \
     -H "Authorization: bearer TOKEN-HERE" \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -d @revise_model.json

   Le fichier revise_model.json contient le code suivant :

   {
     "commit_message": "Save current model",
     "space_id": "SPACE-ID-HERE"
   }

   Notez le numéro de révision du modèle "rev" fourni dans la sortie pour une utilisation dans l'étape suivante.
2. Mettez à jour un déploiement existant de sorte que les travaux en cours ne soient pas affectés :

   curl --location --request PATCH \
     "https://us-south.ml.cloud.ibm.com/ml/v4/deployments/DEPLOYMENT-ID-HERE?version=2021-12-01&space_id=SPACE-ID-HERE" \
     -H "Authorization: bearer TOKEN-HERE" \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -d @revise_deploy.json

   Le fichier revise_deploy.json contient le code suivant :

   [
     {
     "op": "add",
     "path": "/asset",
     "value": {
       "id":"MODEL-ID-HERE",
       "rev":"MODEL-REVISION-NUMBER-HERE"
      }
     }
   ]

3. Patch d'un modèle existant pour spécifier explicitement Python la version 3.11

   curl --location --request PATCH \
     "https://us-south.ml.cloud.ibm.com/ml/v4/models/MODEL-ID-HERE?rev=MODEL-REVISION-NUMBER-HERE&version=2021-12-01&space_id=SPACE-ID-HERE" \
     -H "Authorization: bearer TOKEN-HERE" \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -d @update_model.json

   Le fichier update_model.json, avec la valeur par défaut Version Python indiquée explicitement, contient le code suivant :

   [
    {
    "op": "add",
    "path": "/custom",
    "value": {
      "decision_optimization":{
         "oaas.docplex.python": "3.11"
        }
      }
    }
   ]

   Vous pouvez également supprimer toute mention explicite d'une version Python de sorte que la version par défaut soit toujours utilisée:

   [
    {
    "op": "remove",
    "path": "/custom/decision_optimization"
    }
   ]

4. Patch le déploiement pour utiliser le modèle qui a été créé pour Python pour utiliser la version 3.11

   curl --location --request PATCH \
     "https://us-south.ml.cloud.ibm.com/ml/v4/deployments/DEPLOYMENT-ID-HERE?version=2021-12-01&space_id=SPACE-ID-HERE" \
     -H "Authorization: bearer TOKEN-HERE" \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -d @update_deploy.json

   Le fichier update_deploy.json contient le code suivant :

   [
    {
      "op": "add",
      "path": "/asset",
      "value": { "id":"MODEL-ID-HERE"}
    }
   ]