Sie können SPSS Modeler und -Modelle zu " watsonx.ai Runtime befördern, wenn Sie den " watsonx.ai Runtime -Service haben.
Nachdem Sie ein Modell erstellt haben, müssen Sie es oder den Fluss, in dem es sich befindet, veröffentlichen, damit andere auf das Modell zugreifen können. Benutzer, Entwickler oder Systeme können auf das Modell im Bereitstellungsraum zugreifen und es zur Datenanalyse oder für Vorhersagen verwenden.
In " watsonx.ai Runtime fügen Sie Ihre Abläufe und Modelle zu einem Bereitstellungsbereich hinzu, wo Sie sie testen und verwalten können. In einem Bereitstellungsbereich können Sie Ihre Abläufe und Modelle für die Verwendung in Vorproduktions- oder Produktionsumgebungen vorbereiten, um Vorhersagen und Erkenntnisse zu gewinnen.
Der Einsatz von Modellen und Abläufen hat diese Vorteile.
- Einblicke in Echtzeit
- Eingesetzte Modelle können Vorhersagen oder Erkenntnisse in Echtzeit liefern. Daten in Echtzeit ermöglichen schnellere Entscheidungen und effizientere Abläufe.
- Skalierbarkeit
- Die bereitgestellten Modelle können skaliert werden, um wachsende Datenmengen und Anforderungen zu bewältigen, so dass sie ihre Leistung beibehalten, wenn Ihr Unternehmen wächst.
- Integration
- Eingesetzte Modelle können in andere Systeme und Anwendungen integriert werden. Sie können zum Beispiel API-Endpunkte verwenden, um die Integration zu ermöglichen.
- Sicherheit
- Eingesetzte Modelle können durch Zugriffskontrollen, Verschlüsselung und andere bewährte Verfahren gesichert werden. Sicherheitsmaßnahmen sorgen dafür, dass sensible Daten geschützt bleiben.
- Wartbarkeit
- Eingesetzte Modelle können aktualisiert und gepflegt werden. Sie können die Modelle bei Bedarf aktualisieren, damit sie im Laufe der Zeit genau und relevant bleiben.
Modelle in Einsatzräumen
Modelle können entweder als Scoring-Zweig oder als Predictive Model Markup Language (PMML) gespeichert werden. PMML ist ein XML-Format für die Beschreibung von Data-Mining- und Statistikmodellen. Dazu gehören Eingaben in die Modelle, Transformationen, die zur Vorbereitung der Daten für das Data Mining verwendet werden, und die Parameter, die die Modelle selbst definieren. Wenn Sie Modelle als PMML speichern, können Sie sie mit anderen Anwendungen, die dieses Format unterstützen, gemeinsam nutzen. Weitere Informationen über PMML finden Sie auf der Website der Data Mining Group.
Die Modelle können entweder online oder im Batch-Betrieb eingesetzt werden. Weitere Informationen über Verteilungen finden Sie unter Erstellen von Online-Verteilungen und Erstellen von Batch-Verteilungen.
Ströme in Einsatzräumen
Flows können nur in Batch-Bereitstellungen eingesetzt werden. Bei Abläufen in einem Bereitstellungsraum können Sie jedes Mal, wenn Sie einen Batchauftrag aus dem Ablauf erstellen, entscheiden, welche Terminalknoten im Ablauf ausgeführt werden sollen. Sie können diese Flexibilität nutzen, um den gesamten Ablauf oder nur einige Knoten daraus auszuführen. Sie müssen den Fluss nicht im Bereitstellungsbereich bereitstellen, um Batchaufträge zu erstellen.
Weitere Informationen zum Erstellen von Batch-Aufträgen für Abläufe in Bereitstellungsbereichen finden Sie unter Erstellen von Aufträgen in Bereitstellungsbereichen für SPSS Modeler.
Beförderung von SPSS Modeler und -Strömen nach ' watsonx.ai Runtime
Sie können jedes Modell oder jeden Ablauf in einen Bereitstellungsbereich verschieben, wenn es als Projektbestandteil gespeichert ist.
- Wenn Sie ein Modell bewerben wollen, müssen Sie es zunächst im Projekt speichern, bevor Sie es bewerben können:
- Klicken Sie in Ihrem SPSS Modeler Flow auf das Symbol Modell speichern in der Werkzeugleiste.
- Wählen Sie unter Abzweigungsknoten den Knoten, den Sie zu einem Modell machen wollen.
- Geben Sie einen Namen ein und klicken Sie auf Speichern, um das Modell als Projektbestandteil zu speichern.
- Fördern Sie den Fluss oder das Modell:
- Klicken Sie auf die Registerkarte Assets und suchen Sie das Modell oder die Strömung. Klicken Sie auf das Überlaufmenü '
und wählen Sie In Leerzeichen verschieben. - Wählen Sie unter Zielbereich den Bereitstellungsbereich aus. Klicken Sie auf Befördern.
- Klicken Sie auf die Registerkarte Assets und suchen Sie das Modell oder die Strömung. Klicken Sie auf das Überlaufmenü '
- Wenn der Ablauf oder das Modell Datenbestände oder Verbindungen benötigt, um im Bereitstellungsbereich ausgeführt werden zu können, müssen Sie diese ebenfalls auf der Registerkarte " Assets" aktivieren.
Im Verteilungsbereich können Sie dann Verteilungen und Aufträge erstellen, um Vorhersagen für neue Daten zu generieren. Weitere Informationen finden Sie unter Einsatz von KI-Assets.
Eine Liste der Datenquellen, die für Modelle in " watsonx.ai Runtime unterstützt werden, finden Sie im SPSS unter Batch deployment input details for SPSS Modeler models.
Importieren von SPSS Modeler Modellen und Abläufen in ' watsonx.ai Runtime
Wenn Sie mehrere Modelle und Abläufe in einem Bereitstellungsbereich bereitstellen möchten, können Sie das Projekt, in dem sie sich befinden, exportieren und dann das Projekt in den Bereitstellungsbereich importieren. Weitere Informationen zum Exportieren und Importieren von Projekten finden Sie unter Exportieren von Projekt-Assets und Importieren von Raum- und Projekt-Assets in Bereitstellungsräume.