Vous pouvez promouvoir les flux et les modèles SPSS Modeler vers " watsonx.ai Runtime si vous disposez du service " watsonx.ai Runtime.
Après avoir construit un modèle, vous devez le publier ou le flux dans lequel il se trouve afin que d'autres puissent y accéder. Les utilisateurs, les développeurs ou les systèmes peuvent accéder au modèle dans l'espace de déploiement et l'utiliser pour analyser des données ou faire des prévisions.
Dans " watsonx.ai Runtime, vous ajoutez vos flux et vos modèles à un espace de déploiement, où vous pouvez les tester et les gérer. Dans un espace de déploiement, vous pouvez préparer vos flux et vos modèles pour les utiliser dans des environnements de pré-production ou de production afin de générer des prédictions et des informations.
Le déploiement de modèles et de flux présente les avantages suivants.
- Informations en temps réel
- Les modèles déployés peuvent fournir des prévisions ou des informations en temps réel. Les données en temps réel permettent une prise de décision plus rapide et des opérations plus efficaces.
- Extensibilité
- Les modèles déployés peuvent évoluer pour gérer des quantités croissantes de données et de demandes afin de maintenir leurs performances au fur et à mesure de la croissance de votre entreprise.
- Intégration
- Les modèles déployés peuvent être intégrés à d'autres systèmes et applications. Par exemple, vous pouvez utiliser les points de terminaison de l'API pour permettre l'intégration.
- Sécurité
- Les modèles déployés peuvent être sécurisés en utilisant des contrôles d'accès, le cryptage et d'autres bonnes pratiques. Des mesures de sécurité garantissent la protection des données sensibles.
- facilité de maintenance
- Les modèles déployés peuvent être mis à jour et entretenus. Vous pouvez mettre à jour les modèles si nécessaire afin qu'ils restent précis et pertinents au fil du temps.
Modèles dans les espaces de déploiement
Les modèles peuvent être enregistrés sous la forme d'une branche de notation ou d'un langage de balisage de modèle prédictif (PMML). PMML est un format XML permettant de décrire des modèles statistiques et d'exploration de données. Il comprend les entrées des modèles, les transformations utilisées pour préparer les données pour l'exploration de données et les paramètres qui définissent les modèles eux-mêmes. Si vous enregistrez les modèles au format PMML, il est possible de les partager avec d'autres applications qui prennent en charge ce format. Pour plus d'informations sur PMML, voir le site web du Data Mining Group.
Les modèles peuvent être déployés en ligne ou par lots. Pour plus d'informations sur les déploiements, voir Création de déploiements en ligne et Création de déploiements par lots.
Flux dans les espaces de déploiement
Les flux ne peuvent être déployés que par lots. Pour les flux dans un espace de déploiement, vous pouvez décider des nœuds terminaux à exécuter dans le flux chaque fois que vous créez un travail par lots à partir du flux. Vous pouvez utiliser cette flexibilité pour exécuter l'ensemble du flux ou seulement quelques nœuds de celui-ci. Il n'est pas nécessaire de déployer le flux dans l'espace de déploiement pour créer des travaux par lots.
Pour plus d'informations sur la création de travaux par lots pour les flux dans les espaces de déploiement, voir Création de travaux dans les espaces de déploiement pour les flux SPSS Modeler.
Promouvoir les modèles et les flux de SPSS Modeler vers " watsonx.ai Runtime
Vous pouvez promouvoir n'importe quel modèle ou flux vers un espace de déploiement s'il est enregistré en tant que ressource du projet.
- Si vous souhaitez promouvoir un modèle, vous devez l'enregistrer dans le projet avant de pouvoir le promouvoir :
- Dans votre flux SPSS Modeler, cliquez sur l'icône Save Model dans la barre d'outils.
- Dans Nœud terminal de branche, sélectionnez le nœud que vous souhaitez transformer en modèle.
- Saisissez un nom et cliquez sur Save pour enregistrer le modèle en tant que ressource du projet.
- Promouvoir le flux ou le modèle :
- Cliquez sur l'onglet Actifs et recherchez le modèle ou le flux. Cliquez sur le menu de débordement "
et sélectionnez Promouvoir dans l'espace. - Dans Target space, sélectionnez l'espace de déploiement. Cliquez sur Promouvoir.
- Cliquez sur l'onglet Actifs et recherchez le modèle ou le flux. Cliquez sur le menu de débordement "
- Si le flux ou le modèle a besoin d'actifs de données ou de connexions pour s'exécuter dans l'espace de déploiement, promouvez-les également à partir de l'onglet Actifs.
Dans l'espace de déploiement, vous pouvez ensuite créer des déploiements et des tâches pour générer des prédictions pour les nouvelles données. Pour plus d'informations, voir Déploiement des ressources d'IA.
Pour obtenir une liste des sources de données prises en charge pour les modèles de " watsonx.ai Runtime, reportez-vous à la section SPSS sous les détails d'entrée du déploiement par lots pour les modèles SPSS Modeler.
Importation des modèles et des flux de SPSS Modeler dans " watsonx.ai Runtime
Si vous souhaitez déployer plusieurs modèles et flux dans un espace de déploiement, vous pouvez exporter le projet dans lequel ils se trouvent, puis importer le projet dans l'espace de déploiement. Pour plus d'informations sur l'exportation et l'importation de projets, voir Exporter des actifs de projet et Importer des actifs d'espace et de projet dans des espaces de déploiement.