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Sauvegarde de scénarios pour le déploiement à partir d'un Decision Optimization expérimentation
Dernière mise à jour : 21 nov. 2024
Enregistrement de scénarios pour le déploiement à partir d'une expérimentation Decision Optimization

Une fois que vous avez généré et résolu votre modèle dans votre Decision Optimization expérimentation, vous êtes prêt à déployer le modèle. Vous pouvez sauvegarder le modèle et les données dans un scénario pour le déploiement. Les types de données définis dans le Préparer les données afficher et, si vous définissez des paramètres de configuration d'exécution pour ce scénario, ces paramètres sont également sauvegardés dans le déploiement.

Procédure

Pour sauvegarder votre modèle pour le déploiement:

  1. Dans le Decision Optimization interface utilisateur d'expérimentation, dans la sous-fenêtre Scénario ou Présentation , cliquez sur l'icône de menu Icône du menu Scénario du scénario à déployer et sélectionnez Sauvegarder pour le déploiement
  2. Indiquez un nom pour votre modèle et ajoutez une description, si nécessaire, puis cliquez sur Suivant.
    1. Passez en revue les zones Schéma d'entrée et Schéma de sortie et sélectionnez les tables à inclure dans le schéma.
    2. Passez en revue les paramètres d'exécution et ajoutez, modifiez ou supprimez des paramètres si nécessaire.
    3. Passez en revue les Environnement et les Fichiers de modèle répertoriés dans la fenêtre Réviser et sauvegarder .
      Tout environnement avec lequel vous avez spécifié l'exécution de votre modèle s'affiche dans cette fenêtre. Cet environnement est ensuite utilisé lorsque vous déployez votre modèle dans watsonx.ai Runtime (à la fois lorsque vous enregistrez votre modèle pour le déploiement et lorsque vous le promouvez dans votre espace de déploiement).
    4. Cliquez sur Sauvegarder.

Résultats

Le modèle est ensuite disponible dans la section Modèles de votre projet, à partir de laquelle vous pouvez le promouvoir dans un espace de déploiement.

Recherche et réponse à l'IA générative
Ces réponses sont générées par un modèle de langue de grande taille dans watsonx.ai en fonction du contenu de la documentation du produit. En savoir plus