Vytvoření dávkové úlohy implementace

Při vytváření úlohy implementace dávky postupujte takto.

1. Na kartě Nasazení vyberte nasazení.
2. Klepněte na volbu Nová úloha.
3. Zadejte název a popis úlohy.
4. Vyberte specifikaci hardwaru.
5. Volitelné: Pokud implementujete skript Python , skript R nebo zápisník, pak můžete zadat proměnné prostředí pro předání parametrů úloze.
6. Volitelné: Konfigurovat volby uchování.
   Chcete-li se vyvarovat spotřebování prostředků zachováním všech metadat historických úloh, můžete nastavit prahové hodnoty pro uložení nastaveného počtu spuštění úlohy a přidružených protokolů, nebo nastavit časovou prahovou hodnotu pro uložení artefaktů na uvedený počet dnů.
7. Volitelné: Naplánujte si svou práci.
   Pokud jste nezadali plán, úloha se spustí okamžitě.
8. Volitelné: V části Watson Machine Learningvyberte události související s úlohami, které spouštějí oznámení. Můžete vybrat tři typy událostí: úspěch, varování a selhání.
9. V podokně Vstup v nabídce Datové aktivum vyberte vstupní datový typ:
   • Chcete-li zadat informační obsah ve formátu JSON, vyberte volbu Vložená data. Příklad informačního obsahu JSON viz Příklad informačního obsahu JSON pro vložená data.
   • Chcete-li zadat vstupní zdroj dat, vyberte volbu Datové aktivum, klepněte na volbu Vybrat zdroj data pak zadejte své aktivum.
10. V podokně Výstup v nabídce Datové aktivum vyberte výstupní datový typ:
    • Chcete-li zapsat výsledky úlohy do nového výstupního souboru, vyberte volbu Vytvořit nový a poté zadejte název a volitelný popis.
    • Chcete-li zapsat výsledky úlohy do existujícího datového aktiva, vyberte volbu Datové aktivum, klepněte na volbu Vybrat zdroj data pak uveďte aktivum, které se má přepsat.
11. Klepněte na volbu Vytvořit.

Poznámky:

• Naplánované úlohy se zobrazí na kartě Úlohy prostoru implementace.

• Výsledky spuštění úlohy se zapíší do uvedeného výstupního souboru a uloží se jako prostorové aktivum.

• Datové aktivum může být soubor zdroje dat, který jste povýšili na prostor, připojený zdroj dat nebo tabulky z databází a souborů ze zdrojů dat založených na souborech.

• Pokud v plánu úloh vyloučíte určité dny v týdnu, nemusí se úloha spustit tak, jak byste očekávali. Důvodem je nesoulad mezi časovým pásmem uživatele, který vytváří plán, a časovým pásmem hlavního uzlu, kde úloha běží.

• Když vytvoříte nebo upravíte naplánovanou úlohu, vygeneruje se klíč rozhraní API. Budoucí spuštění budou používat tento klíč rozhraní API.

{
  "deployment": {
    "id": "<deployment id>"
  },
  "space_id": "<your space id>",
  "name": "test_v4_inline",
  "scoring": {
  "input_data": [{
    "fields": ["AGE", "SEX", "BP", "CHOLESTEROL", "NA", "K"],
    "values": [[47, "M", "LOW", "HIGH", 0.739, 0.056], [47, "M", "LOW", "HIGH", 0.739, 0.056]]
    }]
  }
}

Řazení do fronty a souběžné provádění úloh

Maximální počet souběžných úloh pro každou implementaci je zpracován interně službou implementace. V případě dávkové implementace lze standardně souběžně provádět dvě úlohy. Jakýkoli požadavek úlohy implementace pro dávkovou implementaci, která již má dvě spuštěné úlohy, je umístěn do fronty pro pozdější provedení. Po dokončení kterékoli spuštěné úlohy se spustí další úloha ve frontě. Fronta nemá žádné omezení velikosti.

Omezení použití velkých vložených informačních obsahů pro dávkové implementace

Dávkové úlohy implementace, které používají velký vložený informační obsah, se mohou zablokovat ve stavu starting nebo running . Další informace viz Známé problémy a omezení pro Watson Machine Learning.

Uchování metadat úlohy implementace

Metadata související s úlohou jsou trvalá a lze k nim přistupovat, dokud se úloha a její implementace neodstraní.

Nadřízené téma: Správa prediktivních implementací