Puede promover flujos y modelos SPSS Modeler a ' watsonx.ai Runtime ' si dispone del servicio ' watsonx.ai Runtime '.
Después de construir un modelo, es necesario publicarlo o el flujo en el que se encuentra para que otros puedan acceder al modelo. Los usuarios, desarrolladores o sistemas pueden acceder al modelo en el espacio de despliegue y utilizarlo para analizar datos o hacer predicciones.
En ' watsonx.ai Runtime' , añades tus flujos y modelos a un espacio de despliegue, donde puedes probarlos y gestionarlos. En un espacio de despliegue, puede preparar sus flujos y modelos para su uso en entornos de preproducción o producción con el fin de generar predicciones y perspectivas.
El despliegue de modelos y flujos tiene estas ventajas.
- Información en tiempo real
- Los modelos desplegados pueden proporcionar predicciones o perspectivas en tiempo real. Los datos en tiempo real permiten tomar decisiones más rápidamente y realizar operaciones más eficientes.
- Escalabilidad
- Los modelos desplegados pueden escalarse para gestionar cantidades crecientes de datos y demanda, de modo que mantienen su rendimiento a medida que crece su empresa.
- Integración
- Los modelos desplegados pueden integrarse con otros sistemas y aplicaciones. Por ejemplo, puede utilizar puntos finales de API para permitir la integración.
- Seguridad
- Los modelos desplegados pueden protegerse mediante controles de acceso, cifrado y otras prácticas recomendadas. Las medidas de seguridad garantizan la protección de los datos sensibles.
- Mantenibilidad
- Los modelos implantados pueden actualizarse y mantenerse. Puede actualizar los modelos según sea necesario para que sigan siendo precisos y pertinentes a lo largo del tiempo.
Modelos en espacios de despliegue
Los modelos pueden guardarse como rama de puntuación o como lenguaje de marcado de modelos predictivos (PMML). PMML es un formato XML para describir modelos estadísticos y de minería de datos. Incluye las entradas a los modelos, las transformaciones que se utilizan para preparar los datos para la minería de datos y los parámetros que definen los propios modelos. Si guarda los modelos como PMML, es posible compartirlos con otras aplicaciones que admitan este formato. Para más información sobre PMML, consulte el sitio web del Grupo de Minería de Datos.
Los modelos pueden desplegarse en línea o por lotes. Para obtener más información sobre las implantaciones, consulte Creación de implantaciones en línea y Creación de implantaciones por lotes.
Flujos en espacios de despliegue
Los flujos sólo pueden desplegarse por lotes. Para los flujos en un espacio de despliegue, puede decidir qué nodos terminales ejecutar en el flujo cada vez que cree un trabajo por lotes a partir del flujo. Puede utilizar esta flexibilidad para ejecutar todo el flujo o sólo algunos nodos del mismo. No es necesario desplegar el flujo en el espacio de despliegue para crear trabajos por lotes.
Para más información sobre la creación de trabajos por lotes para flujos en espacios de despliegue, véase " Creación de puestos de trabajo en espacios de despliegue para flujos de " SPSS Modeler .
Promoción de modelos y flujos de SPSS Modeler a " watsonx.ai Runtime
Puede promover cualquier modelo o flujo a un espacio de despliegue si está guardado como activo del proyecto.
- Si quieres promocionar un modelo, tienes que guardarlo en el proyecto antes de poder promocionarlo:
- En su flujo SPSS Modeler, haga clic en el icono Guardar modelo de la barra de herramientas.
- En Nodo terminal de rama, seleccione el nodo que desea convertir en modelo.
- Introduzca un nombre y haga clic en Guardar para guardar el modelo como activo del proyecto.
- Promover el flujo o modelo:
- Haga clic en la pestaña Activos y busque el modelo o flujo. Haga clic en el menú de desbordamiento '
y seleccione Promover a espacio. - En Espacio de destino, seleccione el espacio de despliegue. Haga clic en Promover.
- Haga clic en la pestaña Activos y busque el modelo o flujo. Haga clic en el menú de desbordamiento '
- Si el flujo o modelo necesita activos de datos o conexiones para ejecutarse en el espacio de despliegue, promuévalos también desde la pestaña Activos.
En el espacio de despliegue, puede crear despliegues y trabajos para generar predicciones de nuevos datos. Para obtener más información, consulte Despliegue de activos de IA.
Para obtener una lista de las fuentes de datos compatibles con los modelos en ' watsonx.ai Runtime, consulte la sección SPSS en Detalles de entrada de despliegue por lotes para modelos SPSS Modeler.
Importación de modelos y flujos de SPSS Modeler a " watsonx.ai Runtime
Si desea desplegar varios modelos y flujos en un espacio de despliegue, puede exportar el proyecto en el que se encuentran y, a continuación, importar el proyecto en el espacio de despliegue. Para obtener más información sobre la exportación e importación de proyectos, consulte Exportación de activos de proyectos y Importación de activos de espacios y proyectos a espacios de despliegue.