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Jobs in Bereitstellungsbereichen erstellen
Letzte Aktualisierung: 21. Nov. 2024
Jobs in Bereitstellungsbereichen erstellen

Ein Job ist eine Möglichkeit, eine Batch-Bereitstellung oder ein in sich geschlossenes Asset wie ein Skript, ein Notizbuch, ein Code-Paket oder einen Ablauf in watsonx.ai Runtime auszuführen. Sie können die Ein-und Ausgabe für Ihren Job auswählen und ihn manuell oder nach einem Zeitplan ausführen. In einem Bereitstellungsbereich können Sie Jobs erstellen, planen, ausführen und verwalten.

  1. Sie müssen Ihre Anmeldedaten für die Aufgabe einrichten, indem Sie einen API-Schlüssel erstellen. Weitere Informationen finden Sie unter Verwalten von Berechtigungsnachweisen für Aufgaben.

Batchbereitstellungsjob erstellen

Führen Sie die folgenden Schritte aus, wenn Sie einen Stapelbereitstellungsjob erstellen:

Wichtig: Sie müssen über eine vorhandene Stapelbereitstellung verfügen, um einen Stapeljob erstellen zu können.
  1. Wählen Sie auf der Registerkarte Bereitstellungen Ihre Bereitstellung aus und klicken Sie auf Neuer Job. Das Dialogfenster Job erstellen wird geöffnet.
  2. Geben Sie im Abschnitt Details definieren Ihren Jobnamen und eine optionale Beschreibung ein und klicken Sie auf Next.
  3. Wählen Sie im Abschnitt Konfigurieren eine Hardwarespezifikation aus. Sie können die folgenden Schritte ausführen, um optional Umgebungsvariablen und Aufbewahrungseinstellungen für die Jobausführung zu konfigurieren:
    • Optional: Wenn Sie ein Python -Script, ein R-Script oder ein Notebook bereitstellen, können Sie Umgebungsvariablen eingeben, um Parameter an den Job zu übergeben. Klicken Sie auf Umgebungsvariablen , um das Paar Schlüssel - Wert einzugeben.
    • Optional: Verwenden Sie eine der folgenden Optionen, um die Fertigstellung von Ressourcen zu vermeiden, indem alle Langzeitjobmetadaten beibehalten werden:
      • Klicken Sie auf Nach Betrag , um Schwellenwerte zum Speichern einer festgelegten Anzahl von Jobausführungen und zugehörigen Protokollen festzulegen.
      • Klicken Sie auf Nach Dauer (Tage) , um Schwellenwerte für das Speichern von Artefakten für eine angegebene Anzahl von Tagen festzulegen.
  4. Optional: Aktivieren Sie im Abschnitt Zeitplan die Schaltfläche Zeitplan inaktivieren , um eine Ausführung zu planen. Sie können ein Datum und eine Uhrzeit für den Start des Zeitplans und einen Zeitplan für die Wiederholung festlegen. Klicken Sie auf Weiter (Next).
Anmerkung: Wenn Sie keinen Zeitplan angeben, wird der Job sofort ausgeführt.
  1. Optional: Aktivieren Sie im Abschnitt Benachrichtigen die Schaltfläche Aus , um Benachrichtigungen für diesen Job zu aktivieren. Klicken Sie auf Weiter (Next).
Hinweis: Sie können Benachrichtigungen für drei Ereignistypen empfangen: 'Erfolg', 'Warnung' und 'Fehler '.
  1. Geben Sie im Abschnitt Daten auswählen Inlinedaten an, die Ihrem Modellschema entsprechen. Sie können Eingaben im JSON-Format bereitstellen. Klicken Sie auf Weiter. Siehe JSON-Beispielnutzdaten für Inlinedaten.
  2. Überprüfen Sie im Abschnitt Prüfen und erstellen Ihre Jobdetails und klicken auf Erstellen und ausführen.

Anmerkungen:

  • Geplante Jobs werden auf der Registerkarte Jobs des Bereitstellungsbereichs angezeigt.

  • Ergebnisse von Jobausführungen werden in die angegebene Ausgabedatei geschrieben und als Bereichsasset gespeichert.

  • Ein Datenasset kann eine Datenquellendatei sein, die Sie in den Bereich hochgestuft haben, eine verbundene Datenquelle oder Tabellen aus Datenbanken und Dateien aus dateibasierten Datenquellen.

  • Wenn Sie bestimmte Wochentage in Ihrem Jobplan ausschließen, wird der Job möglicherweise nicht wie erwartet ausgeführt. Der Grund hierfür ist eine Abweichung zwischen der Zeitzone des Benutzers, der den Zeitplan erstellt, und der Zeitzone des Hauptknotens, auf dem der Job ausgeführt wird.

  • Wenn Sie einen geplanten Job erstellen oder ändern, wird ein API-Schlüssel generiert. Zukünftige Ausführungen verwenden diesen generierten API-Schlüssel.

JSON-Beispielnutzdaten für Inlinedaten

{
  "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]]
    }]
  }
}

Warteschlangensteuerung und parallele Jobausführung

Die maximale Anzahl gleichzeitiger Jobs für jede Bereitstellung wird intern vom Bereitstellungsservice verarbeitet. Bei der Batchbereitstellung können standardmäßig zwei Jobs gleichzeitig ausgeführt werden. Jede Implementierungsjobanforderung für eine Stapelbereitstellung, für die bereits zwei aktive Jobs vorhanden sind, wird zur späteren Ausführung in eine Warteschlange gestellt. Wenn einer der aktiven Jobs abgeschlossen ist, wird der nächste Job in der Warteschlange ausgeführt. Die Warteschlange hat keine Größenbegrenzung.

Einschränkung bei der Verwendung großer Inline-Nutzdaten für Batchbereitstellungen

Stapelbereitstellungsjobs, die große Inline-Nutzdaten verwenden, können im Status starting oder running verbleiben. Weitere Informationen finden Sie unter

Tipp: Wenn Sie umfangreiche Nutzdaten für Batchbereitstellungen bereitstellen, sollten Sie Datenreferenzen anstelle von Inline verwenden.

Aufbewahrung der Metadaten von Bereitstellungsjobs

Jobbezogene Metadaten bleiben bestehen und können aufgerufen werden, bis der Job und seine Bereitstellung gelöscht werden.

Details eines Bereitstellungsjobs anzeigen

Wenn Sie einen Stapeljob erstellen oder anzeigen, werden die Bereitstellungs-ID und die Job-ID angezeigt.

Job-IDs

  • Die Bereitstellungs-ID stellt die Bereitstellungsdefinition dar, einschließlich der Hardware- und Softwarekonfigurationen und der zugehörigen Assets.
  • Die Job-ID stellt die Details für einen Job dar, einschließlich Eingabedaten und Ausgabeposition sowie einen Zeitplan für die Ausführung des Jobs.

Verwenden Sie diese IDs, um in watsonx.ai Runtime Data- und AI Common Core API-Anfragen oder in Notebooks, die die watsonx.ai Python verwenden, auf den Job zu verweisen.

Übergeordnetes Thema: Vorhersagebereitstellungen verwalten

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Diese Antworten werden von einem großen Sprachmodell in watsonx.ai basierend auf dem Inhalt der Produktdokumentation generiert. Weitere Informationen