プロセスの概要

以下の図は、AIサービスのコーディングのプロセスを示している。

プロジェクト内にAIサービスと接続を含むノートブックを作成することができます。 AIサービスはRAGアプリケーションのロジックをキャプチャし、デプロイ可能なコード単位である生成関数を含んでいます。 生成機能はデプロイメントスペースに昇格し、デプロイメントの作成に使用される。 デプロイは、他のアプリケーションからアクセスできるREST APIエンドポイントとして公開されます。 REST APIエンドポイントにリクエストを送信して、デプロイされたAIサービスを推論に使用することができます。 配備されたAIサービスはリクエストを処理し、レスポンスを返す。

AIサービスの作成と展開のためのタスク

以下は、AIサービスを作成、展開、管理するために必要な手順である：

1. AIサービスを作る PythonてノートブックにAIサービスを定義する。 AIサービスは、AIサービスとして展開するための特定の要件を満たす必要がある。
2. AIサービスのテストAIサービスのコーディングロジックをローカルでテストします。
3. AIサービス資産の作成AIサービスを作成してテストしたら、AIサービスをデプロイ可能なアセットとしてパッケージ化する必要があります。
4. AIサービス資産をデプロイします：AIサービス資産をオンラインまたはバッチデプロイメントとしてデプロイします。
5. AIサービスのデプロイメントをテストします：オンライン推論またはバッチスコアリングのためにデプロイされたAIサービスをテストします。
6. AIサービスを管理します：配備の詳細にアクセスし、更新する。 ユーザ インタフェースまたはプログラムから配置をスケーリングまたは削 除します。

AIサービスの作成と展開のためのサンプルノートブック

AIサービスをプログラムで作成し、デプロイする方法については、以下のサンプル・ノートブックを参照してください：

詳細情報

• AIサービスの創造
• AIサービス資産の展開

親トピック AIサービスの展開