Eingabedetails zur Batchbereitstellung für AutoAI-Modelle

Datenquellen

Eingabe-/Ausgabedatenreferenzen:

• Lokale/Verwaltete Assets aus dem Bereich
• Verbundene (entfernte) Assets im Cloud-Speicher

Hinweise:

• Für Cloud-Speicher-Verbindungen wie z. B Cloud Object Storage müssen Sie den Zugriffsschlüssel und den geheimen Schlüssel, auch bekannt als HMAC-Zugangsdaten, konfigurieren.
• Ihre Trainingsdatenquelle kann sich von der Datenquelle Ihrer Bereitstellung unterscheiden, aber das Schema der Daten muss übereinstimmen, da die Bereitstellung ansonsten fehlschlägt. Sie können zum Beispiel ein Experiment mit Daten aus einer Snowflake Datenbank trainieren und mit Eingabedaten aus einer Db2 Datenbank bereitstellen, wenn das Schema genau übereinstimmt.
• Der Parameter für die Umgebungsvariablen der Implementierungsjobs ist nicht anwendbar.

Gehen Sie wie folgt vor, wenn Sie Eingabe-/Ausgabedatenreferenzen programmgesteuert angeben:

• Datenquellenreferenz type hängt vom Assettyp ab. Weitere Informationen finden Sie im Abschnitt Referenztypen für Datenquellen in Datenassets zu einem Bereitstellungsbereich hinzufügen.
• Wenn für AutoAI-Assets die Eingabe- oder Ausgabedatenreferenz den Typ connection_asset aufweist und es sich bei der fernen Datenquelle um eine Datenbank handelt, sind location.table_name und location.schema_name erforderliche Parameter. Zum Beispiel:

 "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>
                    }
            }]

Übergeordnetes Thema: Eingabedetails für Batchbereitstellung nach Framework