バッチ展開に接続データを使用する

SPSS Modeler フローは、データのインポートおよびエクスポートノードを多数持つことができます。 ノードがデータベース接続を使用する場合、データソースとターゲットにテーブル名を設定する必要があります。 これらのテーブル名は、後でバッチ・ジョブに使用される。 データのインポートには Data Asset ノードを使用し、データのエクスポートには Data Asset Export ノードを使用します。 ノードを設定するときは、Connectionsからテーブル名を選択します。プロジェクト内のデータ資産を選択しないでください。 モデルを保存してwatsonx.aiRuntime にデプロイする前に、ノード名とテーブル名を設定します。

モデルを配置スペースに配置する場合、ノードが配置スペースでサポートされている データベースに接続されていることを確認します。 モデルのバッチ展開では、接続の詳細は入力および出力データ参照から選択されますが、入力および出力テーブル名は SPSS Modeler モデルから選択されます。 接続データ・リファレンスにある入出力テーブル名は無視される。

Cloud Object Storage 接続を使用する SPSS モデルのバッチ デプロイメントでは、SPSS モデルの入力および出力データ アセット ノードが 1 つであることを確認してください。

入力ソースと出力ソースのサポートされる組み合わせ

バッチジョブの入力と出力には、互換性のあるデータソースとターゲットを指定する必要があります。 互換性のないデータソースとターゲットを指定した場合、バッチジョブを実行しようとするとエラーが発生します。

バッチ・ジョブでは、以下の組み合わせがサポートされています。

複数の入力の指定

スキーマのない SPSS モデル展開で複数の入力を指定する場合は、input_data_references で各要素の ID を指定します。

詳しくは、 SPSS ジョブでの複数のデータ・ソースの使用を参照してください。

この例では、ジョブを作成するときに、ID が sample_db2_conn、 sample_teradata_conn、および sample_googlequery_conn の 3 つの入力項目を指定し、各入力に必要な接続データを選択します。

{
"deployment": {
    "href": "/v4/deployments/<deploymentID>"
  },
  "scoring": {
  	  "input_data_references": [{
               "id": "sample_db2_conn",
               "name": "DB2 connection",
               "type": "data_asset",
               "connection": {},
               "location": {
                     "href": "/v2/assets/<asset_id>?space_id=<space_id>"
               },
           },
           {
               "id": "sample_teradata_conn",
               "name": "Teradata connection",
               "type": "data_asset",
               "connection": {},
               "location": {
                     "href": "/v2/assets/<asset_id>?space_id=<space_id>"
               },
           },
           {
               "id": "sample_googlequery_conn",
               "name": "Google bigquery connection",
               "type": "data_asset",
               "connection": {},
               "location": {
                     "href": "/v2/assets/<asset_id>?space_id=<space_id>"
               },
           }],
  	  "output_data_references": {
  	  	        "id": "sample_db2_conn",
                "type": "data_asset",
                "connection": {},
                "location": {
                    "href": "/v2/assets/<asset_id>?space_id=<space_id>"
                },
          }
}

プログラムでデータ参照を指定する

入出力データ参照をプログラムで指定する場合：

• データ・ソース参照 type は、資産タイプに依存します。 デプロイメント・スペースへのデータ資産の追加の データ・ソース参照タイプ セクションを参照してください。
• SPSS ジョブは、複数のデータ・ソース入力と単一の出力をサポートしています。 モデルを保存したときのメタデータにスキーマがない場合は、idを手動で入力し、各接続用のデータ アセットを選択する必要があります。 スキーマがモデルのメタデータで提供されている場合、idの名前はメタデータを使って自動的に入力されます。 watsonx.aiStudio で、対応する「idデータアセットを選択します。 詳しくは、 SPSS ジョブでの複数のデータ・ソースの使用を参照してください。
• ローカル資産または管理対象資産を出力データ参照として作成するには、 output_data_reference に name フィールドを指定して、指定した名前でデータ資産が作成されるようにする必要があります。 既存のローカルデータ資産を参照する href は指定できません。

• Python クライアントを使用してジョブを作成する場合は、SPSS モデルモデルのデータノードで参照される接続名を id フィールドに、デプロイジョブのペイロードの入出力データ参照用のデータ資産の href を location.href に指定する必要があります。 例えば、以下のようにジョブ・ペイロードを構成できます。

  job_payload_ref = {
      client.deployments.ScoringMetaNames.INPUT_DATA_REFERENCES: [{
          "id": "DB2Connection",
          "name": "drug_ref_input1",
          "type": "data_asset",
          "connection": {},
          "location": {
              "href": <input_asset_href1>
          }
      },{
          "id": "Db2 WarehouseConn",
          "name": "drug_ref_input2",
          "type": "data_asset",
          "connection": {},
          "location": {
              "href": <input_asset_href2>
          }
      }],
      client.deployments.ScoringMetaNames.OUTPUT_DATA_REFERENCE: {
              "type": "data_asset",
              "connection": {},
              "location": {
                  "href": <output_asset_href>
              }
          }
      }
  

親トピック: フレームワークのよってのバッチ・デプロイメント入力の詳細