0 / 0
Go back to the English version of the documentation
Vstupní podrobnosti dávkového nasazení pro modely AutoAI
Last updated: 06. 7. 2023
Vstupní podrobnosti dávkového nasazení pro modely AutoAI

Při zadávání vstupních podrobností pro dávkové implementace modelů AutoAI postupujte podle těchto pravidel.

Souhrnná tabulka datového typu:

Data Popis
Typ vložené, odkazy na data
formáty souboru CSV

Zdroje dat

Odkazy na vstupní/výstupní data:

  • Lokální/spravovaná aktiva z prostoru
  • Připojená (vzdálená) aktiva: Cloud Object Storage

Poznámky:

  • Pro připojení typu Cloud Object Storage musíte nakonfigurovat Přístupový klíč a Tajný klíč, také známý jako HMAC pověření.
  • Váš zdroj dat pro školení se může lišit od vašeho zdroje dat implementace, ale schéma dat se musí shodovat nebo implementace selže. Například můžete trénovat experiment pomocí dat z databáze Snowflake a implementovat pomocí vstupních dat z databáze Db2 , je-li schéma přesnou shodou.
  • Parametr proměnných prostředí implementace úloh implementace není použitelný.

Pokud určujete odkazy vstupních/výstupních dat programově:

  • Odkaz na zdroj dat type závisí na typu aktiva. Viz sekce Typy odkazů na zdroje dat v části Přidání datových aktiv do prostoru implementace.
  • Pro aktiva AutoAI platí, že pokud je vstupní nebo výstupní datový odkaz typu connection_asset a vzdálený zdroj dat je databáze, pak parametry location.table_name a location.schema_name jsou povinné parametry. Například:
 "input_data_references": [{
                    "type": "connection_asset",
                    "connection": {
                            "id": <connection_guid>
                    },
                    "location": {
                            "table_name": <table name>,
                            "schema_name": <schema name>
                            <other wdp-properties supported by runtimes>
                    }
            }]

Nadřízené téma: Podrobnosti vstupní implementace dávky podle rámce

Generative AI search and answer
These answers are generated by a large language model in watsonx.ai based on content from the product documentation. Learn more