Datenquellen

Eingabe-oder Ausgabedatenreferenzen

• Lokale oder verwaltete Assets aus dem Bereich
• Verbundene (ferne) Assets: Cloud Object Storage

Hinweise:

• Für Verbindungen des Typs Cloud Object Storage oder Cloud Object Storage(infrastructure) müssen Sie den Zugriffsschlüssel und den geheimen Schlüssel konfigurieren, die auch als HMAC-Anmeldeinformationen bekannt sind.

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 unter Datenassets zu einem Bereitstellungsbereich hinzufügen.
• Sie können die Umgebungsvariablen, die für die Ausführung des Python -Scripts erforderlich sind, als 'key': 'value' -Paare in scoring.environment_variablesangeben. key muss der Name einer Umgebungsvariable sein und value muss der entsprechende Wert der Umgebungsvariablen sein.
• Die Nutzdaten des Bereitstellungsjobs werden als JSON-Datei im Bereitstellungscontainer gespeichert, in dem Sie das Script Python ausführen. Das Python -Script kann auf den vollständigen Pfaddateinamen der JSON-Datei zugreifen, die die Umgebungsvariable JOBS_PAYLOAD_FILE verwendet.
• Wenn Eingabedaten als lokales oder verwaltetes Datenasset referenziert werden, lädt der Bereitstellungsservice die Eingabedaten herunter und stellt sie in den Bereitstellungscontainer, in dem Sie das Script Python ausführen. Sie können über die Umgebungsvariable BATCH_INPUT_DIR auf die Position (Pfad) der heruntergeladenen Eingabedaten zugreifen.
• Für Eingabedatenreferenzen (Datenasset oder Verbindungsasset) muss das Herunterladen der Daten durch das Script Python erfolgen. Wenn ein verbundenes Datenasset oder ein Verbindungsasset in den Nutzdaten des Bereitstellungsjobs vorhanden ist, können Sie mithilfe der Umgebungsvariablen JOBS_PAYLOAD_FILE , die den vollständigen Pfad zu den Nutzdaten des Bereitstellungsjobs enthält, die als JSON-Datei gespeichert sind, darauf zugreifen.
• Wenn Ausgabedaten persistent als lokales oder verwaltetes Datenasset in einem Bereich gespeichert werden müssen, können Sie den Namen des zu erstellenden Assets im Parameter scoring.output_data_reference.location.name angeben. Als Teil eines Python -Scripts können Ausgabedaten in den Pfad gestellt werden, der durch die Umgebungsvariable BATCH_OUTPUT_DIR angegeben wird. Der Implementierungsservice komprimiert die Daten im komprimierten Dateiformat und lädt sie an die in BATCH_OUTPUT_DIRangegebene Position hoch.
• Diese Umgebungsvariablen werden intern festgelegt. Wenn Sie versuchen, sie manuell festzulegen, werden Ihre Werte überschrieben:
  • BATCH_INPUT_DIR
  • BATCH_OUTPUT_DIR
  • JOBS_PAYLOAD_FILE
• Wenn Ausgabedaten in einem fernen Datenspeicher gespeichert werden müssen, müssen Sie die Referenz der Ausgabedatenreferenz (z. B. ein Datenasset oder ein verbundenes Datenasset) in output_data_reference.location.hrefangeben. Das Script Python muss dafür sorgen, dass die Ausgabedaten in die ferne Datenquelle hochgeladen werden. Wenn ein verbundenes Datenasset oder eine Verbindungsassetreferenz in den Nutzdaten des Bereitstellungsjobs vorhanden ist, können Sie mithilfe der Umgebungsvariablen JOBS_PAYLOAD_FILE darauf zugreifen, die den vollständigen Pfad zu den Nutzdaten des Bereitstellungsjobs enthält, die als JSON-Datei gespeichert sind.
• Wenn für das Python -Script keine Eingabe-oder Ausgabedatenreferenzen in den Nutzdaten des Bereitstellungsjobs angegeben werden müssen, geben Sie die Objekte scoring.input_data_references und scoring.output_data_references nicht in den Nutzdaten an.

Weitere Informationen

Bereitstellung von Skripten in watsonx.ai Runtime.

Übergeordnetes Thema: Eingabedetails für Batchbereitstellung nach Framework