Cet exemple montre comment créer une Decision Optimization expérimentation.

Avant de commencer

Conditions requises

Pour éditer et exécuter des modèles Decision Optimization , vous devez disposer des prérequis suivants:

Rôles Admin ou Editeur

Vous devez disposer des rôles Admin ou Editeur dans le projet. Les afficheurs de projets partagés ne peuvent voir que les expérimentations, mais ne peuvent pas les modifier ou les exécuter

service d'exécutionwatsonx.ai

Vous devez avoir un service d'exécutionwatsonx.ai associé à votre projet. Vous pouvez en ajouter un lorsque vous créez un Decision Optimization expérimentation.

Espace de déploiement

Vous devez disposer d'un espace de déploiement associé à votre Decision Optimization expérimentation. Vous pouvez choisir un espace de déploiement lorsque vous créez un Decision Optimization expérimentation.

A propos de cette tâche

Vous pouvez créer un Decision Optimization expérimentation à partir de zéro ou à partir d'un exemple de fichier.

Pour créer un Decision Optimization expérimentation:

1. Ouvrez votre projet ou créez un projet vide.
2. Sélectionnez l'onglet Actifs .
3. Sélectionner Nouvel atout > Résoudre les problèmes d'optimisation dans le Travailler avec des modèles section.
4. Dans la fenêtre Créer une Decision Optimization expérimentation qui s'ouvre, entrez un nom pour créer un modèle à partir de zéro. Vous pouvez également choisir Fichier local et sélectionner un fichier .zip pour télécharger une expérimentationexistante.
5. Si vous n'avez pas encore associé un service d'exécutionwatsonx.ai à votre projet, vous devez d'abord sélectionner Ajouter un service de Machine Learning pour en sélectionner ou en créer un avant de choisir un espace de déploiement pour votre expérience.
6. Cliquez sur Nouvel espace de déploiement, entrez un nom et cliquez sur Créer (ou sélectionnez un espace existant dans le menu déroulant).
7. Cliquez sur Créer.

Résultats

Une expérimentation Decision Optimization est créée et contient le scénario 1. (Si vous choisissez un fichier local, les scénarios de l'expérience s'ouvrent).

Pour plus d'informations sur les scénarios, voir Scénarios dans une expérimentation Decision Optimization.