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AIサービス資産の作成
最終更新: 2024年11月21日
AIサービス資産の作成

AIサービスをデプロイするには、watsonx.aiRuntimeにAIサービスを含むリポジトリアセットを作成し、そのアセットにPythonファイルをアップロードする必要があります。

AIサービス資産作成の要件

VSCode、eclipse、PyCharm,などの統合開発環境(IDE)を使ってジェネレーティブAIアプリケーションを構築する場合、AIサービスを格納するPythonファイルを作成する必要がある。 関数を定義したら、AIサービスを圧縮して'gzipアーカイブ(.gzファイル形式)を作成する必要があります。

watsonx.ai Pythonクライアントライブラリを使用して AI サービスアセットを作成すると、ライブラリは自動的に 'gzipアーカイブに関数を格納します。 しかし、REST APIを使用してAIサービスアセットを作成する場合は、Pythonファイルを手動で「gzipアーカイブに圧縮するプロセスに従わなければなりません。

PythonでコーディングされたAIサービス資産を作成し、デプロイするには、「runtime-24.1-py3.11ソフトウェア仕様を使用する必要があります。

PythonクライアントライブラリでAIサービス資産を作成する

watsonx.ai Pythonクライアントライブラリの 'store_ai_service関数を使用して、AI サービスアセットを作成できます。

以下のコードサンプルは、Pythonクライアントライブラリを使用してAIサービスアセットを作成する方法を示しています:

documentation_request = {
    "application/json": {
        "$schema": "http://json-schema.org/draft-07/schema#",
        "type": "object",
        "properties": {
            "query": {"type": "string"},
            "parameters": {
                "properties": {
                    "max_new_tokens": {"type": "integer"},
                    "top_p": {"type": "number"},
                },
                "required": ["max_new_tokens", "top_p"],
            },
        },
        "required": ["query"],
    }
}

documentation_response = {
    "application/json": {
        "$schema": "http://json-schema.org/draft-07/schema#",
        "type": "object",
        "properties": {"query": {"type": "string"}, "result": {"type": "string"}},
        "required": ["query", "result"],
    }
}


meta_props = {
    client.repository.AIServiceMetaNames.NAME: "AI service example",
    client.repository.AIServiceMetaNames.DESCRIPTION: "This is AI service function",
    client.repository.AIServiceMetaNames.SOFTWARE_SPEC_ID: client.software_specifications.get_id_by_name(
        "runtime-24.1-py3.11"
    ),
    client.repository.AIServiceMetaNames.REQUEST_DOCUMENTATION: documentation_request,
    client.repository.AIServiceMetaNames.RESPONSE_DOCUMENTATION: documentation_response,
}

stored_ai_service_details = client.repository.store_ai_service(
    basic_generate_demo, meta_props
)

ai_service_id = client.repository.get_ai_service_id(stored_ai_service_details)
print("The AI service asset id:", ai_service_id)
注:
  • REQUEST_DOCUMENTATIONと'RESPONSE_DOCUMENTATIONパラメーターはオプションである。 これらのパラメータを使用して、'generateと 'generate_stream関数のリクエストとレスポンスのスキーマを保存することができる。
  • 関数コール'client.repository.store_ai_serviceは、AIサービス関数'basic_generate_demoを内部的に'gzipファイルに保存する。

詳細は「watsonx.ai'PythonAIサービス資産を作成するためのクライアント・ライブラリ・ドキュメント参照。

REST APIによるAIサービス資産の作成

/ml/v4/ai_servicesREST API エンドポイントを使用して、watsonx.aiRuntime リポジトリに AI サービス アセットを作成できます。 詳しくは、watsonx.aiREST API ドキュメントをご覧ください。

詳細情報

親トピック ダイレクトコーディングによるAIサービスの展開