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Eingabedetails zur Batchbereitstellung für Python -Funktionen
Letzte Aktualisierung: 28. Nov. 2024
Befolgen Sie diese Regeln, wenn Sie Eingabedetails für Batchbereitstellungen von Python -Funktionen angeben.
Übersichtstabelle für Datentypen:
| Daten | Beschreibung |
|---|---|
| Typ | Integriert |
| Dateiformate | Nicht zutreffend |
Sie können Python in watsonx.ai Runtime auf die gleiche Weise bereitstellen wie Modelle. Ihre Tools und Apps können den Python -Client oder die REST-API von watsonx.ai verwenden, um Daten auf dieselbe Weise an Ihre bereitgestellten Funktionen zu senden wie Daten an bereitgestellte Modelle. Durch die Bereitstellung von Funktionen haben Sie folgende Möglichkeiten:
- Details ausblenden (z. B. Berechtigungsnachweise)
- Daten vorverarbeiten, bevor sie an Modelle übergeben werden
- Fehlerbehandlung
- Aufrufe mehrerer Modelle einschließen Alle diese Aktionen werden innerhalb der bereitgestellten Funktion statt in Ihrer Anwendung ausgeführt.
Datenquellen
Gehen Sie wie folgt vor, wenn Sie Eingabe-/Ausgabedatenreferenzen programmgesteuert angeben:
- Datenquellenreferenz
typehängt vom Assettyp ab. Weitere Informationen finden Sie im Abschnitt Referenztypen für Datenquellen in Datenassets zu einem Bereitstellungsbereich hinzufügen.
Hinweise:
- Für Verbindungen des Typs Cloud Object Storage oder Cloud Object Storage (infrastructure) müssen Sie Zugriffsschlüssel und geheime Schlüssel konfigurieren, die auch als HMAC-Berechtigungsnachweise bezeichnet werden.
- Der Parameter für die Umgebungsvariablen der Implementierungsjobs ist nicht anwendbar.
- Stellen Sie sicher, dass die Ausgabe so strukturiert ist, dass sie dem unter Ausführen einer synchronen Bereitstellungsvorhersage beschriebenen Ausgabeschema entspricht.
Weitere Informationen
Python-Funktionen bereitstellen.
Übergeordnetes Thema: Eingabedetails für Batchbereitstellung nach Framework