' watsonx.ai Runtime ' 서비스가 있는 경우 SPSS Modeler 흐름 및 모델을 ' watsonx.ai Runtime '로 승격할 수 있습니다.
모델을 구축한 후에는 다른 사람들이 모델에 액세스할 수 있도록 모델 또는 모델이 속한 플로우를 게시해야 합니다. 사용자, 개발자 또는 시스템은 배포 공간에서 모델에 액세스하여 데이터를 분석하거나 예측하는 데 사용할 수 있습니다.
' watsonx.ai Runtime'에서 플로우와 모델을 테스트하고 관리할 수 있는 배포 공간에 추가합니다. 배포 공간에서는 사전 프로덕션 또는 프로덕션 환경에서 사용할 수 있도록 흐름과 모델을 준비하여 예측과 인사이트를 생성할 수 있습니다.
모델과 플로우를 배포하면 다음과 같은 이점이 있습니다.
실시간 인사이트
배포된 모델은 실시간 예측 또는 인사이트를 제공할 수 있습니다. 실시간 데이터는 더 빠른 의사 결정과 더 효율적인 운영을 가능하게 합니다.
확장성
배포된 모델은 증가하는 데이터 양과 수요를 처리하도록 확장할 수 있으므로 비즈니스가 성장함에 따라 성능을 유지할 수 있습니다.
통합
배포된 모델은 다른 시스템 및 애플리케이션과 통합할 수 있습니다. 예를 들어 API 엔드포인트를 사용하여 통합을 활성화할 수 있습니다.
보안
배포된 모델은 액세스 제어, 암호화 및 기타 모범 사례를 사용하여 보안을 유지할 수 있습니다. 보안 조치를 통해 민감한 데이터는 계속 보호됩니다.
유지보수성
배포된 모델을 업데이트하고 유지 관리할 수 있습니다. 필요에 따라 모델을 업데이트하여 시간이 지나도 정확성과 관련성을 유지할 수 있습니다.
배포 공간의 모델
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모델은 스코어링 브랜치 또는 예측 모델 마크업 언어(PMML)로 저장할 수 있습니다. PMML은 데이터 마이닝 및 통계 모델을 설명하기 위한 XML 형식입니다. 여기에는 모델에 대한 입력, 데이터 마이닝을 위해 데이터를 준비하는 데 사용되는 변환, 모델 자체를 정의하는 매개변수가 포함됩니다. 모델을 PMML로 저장하면 이 형식을 지원하는 다른 애플리케이션과 모델을 공유할 수 있습니다. PMML에 대한 자세한 내용은 데이터 마이닝 그룹 웹사이트를 참조하세요.
플로우는 일괄 배포에서만 배포할 수 있습니다. 배포 공간의 흐름의 경우 흐름에서 일괄 작업을 만들 때마다 흐름에서 실행할 터미널 노드를 결정할 수 있습니다. 이 유연성을 사용하여 전체 플로우를 실행하거나 몇 개의 노드만 실행할 수 있습니다. 배치 작업을 만들기 위해 배포 공간에 플로우를 배포할 필요는 없습니다.
여러 모델과 플로우를 배포 공간에 배포하려는 경우 해당 모델과 플로우가 있는 프로젝트를 내보낸 다음 배포 공간에서 프로젝트를 가져올 수 있습니다. 프로젝트 내보내기 및 가져오기에 대한 자세한 내용은 프로젝트 에셋 내보내기 및 공간 및 프로젝트 에셋을 배포 공간으로 가져오기를 참조하세요.