バッチ・デプロイメントを作成して、ストレージ・バケット内のファイル、データ接続、または接続されたデータからの入力データを処理し、その出力を選択した宛先に書き込みます。
バッチ・デプロイメントの作成
リアルタイムのスコアリングまたは処理のためにデータがエンドポイント URL に直接送信されるオンライン・デプロイメントとは異なり、バッチ・デプロイメントではスコアリング・プロセスをより詳細に制御できます。 バッチ・デプロイメント・ジョブを作成するには、以下の手順を実行します。
- デプロイメント・スペースでリソースを編成します。 デプロイ可能な資産をプロモートまたは追加することができます。また、オプションで、デプロイメントをスコアリングするためのデータ・ファイルまたはデータ接続を追加することもできます。
- 機械学習モデルなどの資産をデプロイするときに、デプロイメント・タイプとして「バッチ」を選択します。
- バッチ・デプロイメント・ジョブを作成して構成します。 デプロイメントの入力データ、出力を書き込む場所、スケジュールまたは要求時にジョブを実行するための詳細を指定する必要があります。 ハードウェア構成の詳細や通知のオプションなどのオプション設定を構成することもできます。
- ジョブを実行すると、入力データがデプロイメント・エンドポイントに実行依頼され、出力が出力ファイルに書き込まれます。 ジョブが正常に完了した後、スペースの「資産」ページから出力を表示またはダウンロードできます。
バッチ・デプロイメント用のデプロイ可能なアセット・タイプ
以下のタイプの資産に対してバッチ・デプロイメントを作成できます。
- 関数
- モデル
- AutoAI モデル
- Decision Optimization モデル
- PMML モデル
- PyTorch-Onnx
- Scikit-learn モデル
- Spark MLlib
- SPSS Modeler モデル
- Tensorflow モデル
- XGBoost モデル
- スクリプト
R ShinyアプリケーションアセットをデプロイすることはできませんCloud Pak for Data as a Service。
バッチ・デプロイメントを作成する方法
以下のいずれかの方法でバッチ・デプロイメントを作成できます。
- デプロイメント・スペースからバッチ・デプロイメントを作成するには、コードなしのアプローチを使用します。
- コードを使用して、 ノートブックでバッチ・デプロイメントをプログラマチックに作成します。
ユーザー インターフェイスからバッチ配置を作成する
バッチ・デプロイメントを作成してテストするには、以下の手順を実行します。
始める前に
APIキーを生成して、タスクの認証情報を設定する必要があります。 詳細については、タスク資格情報の管理を参照のこと。
バッチ・デプロイメントの作成
デプロイメント・スペースからバッチ・デプロイメントを作成するには、以下の手順を実行します。
デプロイメント・スペースの 「資産」 タブで、デプロイするモデルの名前をクリックします。
新規デプロイメントをクリックしてください。
デプロイメント・タイプとして 「バッチ」 を選択します。
デプロイメントの名前とオプションの説明を入力します。
ハードウェア仕様を選択します。
制約事項:デプロイメント・スペースのユーザー・インターフェースからカスタム・ハードウェア仕様を作成したり選択したりすることはできません。 ハードウェア仕様を作成および選択する方法について詳しくは、 デプロイメントのためのハードウェア仕様の管理を参照してください。
「作成」 をクリックします。 状況が 「デプロイ済み」に変更されると、デプロイメントが作成されます。
バッチ・デプロイメントのテスト
デプロイメント・スペースからバッチ・デプロイメントをテストするには、処理のためにデータを実行依頼するバッチ・ジョブを作成する必要があります。
- 「新規ジョブ」 をクリックして、デプロイ済み資産のバッチ・ジョブを作成します。
- プロンプトに従って、ジョブを定義し、入力データを指定し、ジョブを実行するための詳細を指定します。
- ジョブを手動で、または指定したスケジュールで保存して実行します。
ジョブの作成、実行、および管理について詳しくは、 デプロイメント・スペースでのジョブの作成を参照してください。
バッチ・デプロイメントのエンドポイントの取得
アプリケーションからバッチ・デプロイメントにアクセスするには、エンドポイント URL を取得する必要があります。 バッチ・デプロイメントのエンドポイント URL を取得するには、以下の手順を実行します。
- デプロイメント・スペースで、バッチ・デプロイメントの名前をクリックします。
- デプロイメントの詳細ページで、バッチ・ジョブの名前をクリックします。
バッチ・デプロイメント用の既存のバッチ・ジョブがない場合は、作成する必要があります。 詳しくは、 デプロイメント・スペースでのジョブの作成を参照してください。
- バッチ・ジョブの詳細ページから、バッチ・デプロイメントのエンドポイント URL にアクセスできます。 コピーをクリックアイコンをクリックしてエンドポイント URL をクリップボードにコピーします。
バッチ・デプロイメントの詳細へのアクセス
ハードウェア仕様やソフトウェア仕様など、構成の詳細を表示できます。 エンドポイントからの API 呼び出しで使用できる、デプロイメント ID を取得することもできます。
バッチ・デプロイメントの詳細を確認または更新するには、以下の手順を実行します。
- スペースの 「デプロイメント」 タブで、デプロイメント名をクリックします。
- 「デプロイメントの詳細」 タブをクリックして、バッチ・デプロイメントに関連する情報にアクセスします。
ノートブックを使用したプログラムによるバッチ・デプロイメントの作成
以下を使用して、バッチ・デプロイメントをプログラマチックに作成できます。
watsonx.aiRuntimePythonクライアントを使用してデプロイメントを作成および管理する方法を示すサンプル・ノートブックにアクセスするには、watsonx.aiRuntimePythonクライアントのサンプルと例をご覧ください。
プログラムによるバッチ・デプロイメントのテスト
バッチ・デプロイメントをプログラマチックにテストするには、バッチ・ジョブを作成して実行する必要があります。 バッチ・スコアリングが正常に実行されると、結果がファイルに書き込まれます。
プログラムによるバッチ・デプロイメントのエンドポイントの取得
ノートブックからバッチ・デプロイメントのエンドポイント URL を取得するには、以下のようにします。
- Python クライアント・メソッド
client.deployments.list()
を呼び出して、デプロイメントをリストします。 - デプロイメントが含まれている行を見つけます。 デプロイメント・エンドポイント URL が
url
列にリストされます。
もっと見る
- バッチ・ジョブの作成によるバッチ・デプロイメントのテストについて詳しくは、 デプロイメント・スペースでのジョブの作成を参照してください。
- バッチ・デプロイメント用のサンプル・ノートブックにアクセスするには、以下を参照してください。
親トピック: 予測デプロイメントの管理