Un lavoro è un modo per eseguire un'implementazione batch, uno script o un blocco note in watsonx.ai Runtime. È possibile scegliere di eseguire un lavoro manualmente o in base a una pianificazione specificata. Dopo aver creato uno o più lavori, puoi visualizzarli e gestirli dalla scheda Lavori del tuo spazio di distribuzione.
Dalla scheda Lavori dello spazio, è possibile:
- Visualizza l'elenco dei lavori nel tuo spazio
- Visualizzare i dettagli di ogni lavoro. È possibile modificare le impostazioni di pianificazione di un lavoro e scegliere un modello di ambiente diverso.
- Monitora esecuzioni lavoro
- Elimina lavori
Consultare le seguenti sezioni per i vari aspetti della gestione del lavoro:
- Creazione di un lavoro per una distribuzione batch
- Visualizzazione dei lavori in uno spazio
- Gestione della conservazione dei metadati del lavoro
Prima di iniziare
È necessario impostare le credenziali dell'attività generando una chiave API. Per ulteriori informazioni, vedere Gestione delle credenziali delle attività.
Creazione di un lavoro per una distribuzione batch
Per informazioni su come creare un lavoro per una distribuzione batch, consultare Creazione di lavori in una distribuzione batch.
Visualizzazione dei lavori in uno spazio
È possibile visualizzare tutti i lavori esistenti per il proprio spazio di distribuzione dalla pagina Lavori. È anche possibile eliminare un job.
Per visualizzare i dettagli di un lavoro specifico, fare clic sul lavoro. Dalla pagina dei dettagli del lavoro, è possibile effettuare le seguenti operazioni:
Visualizzare le esecuzioni per quel job e lo stato di ogni esecuzione. Se un'esecuzione non è riuscita, è possibile selezionare l'esecuzione e visualizzare la coda del log oppure scaricare l'intero file di log per risolvere i problemi relativi all'esecuzione. Un'esecuzione non riuscita potrebbe essere correlata a un problema temporaneo di connessione o di ambiente. Ripetere l'esecuzione del lavoro. Se il lavoro ha ancora esito negativo, è possibile inviare il log al supporto clienti.
Quando un lavoro è in esecuzione, un indicatore di avanzamento nella pagina delle informazioni visualizza le informazioni sull'avanzamento relativo dell'esecuzione. È possibile utilizzare l'indicatore di avanzamento per monitorare una lunga esecuzione.
Modificare le impostazioni di pianificazione o scegliere un altro modello di ambiente.
Eseguire manualmente il job facendo clic sull'icona Esegui dalla barra azioni del job. È necessario deselezionare la pianificazione per eseguire il lavoro manualmente.
Gestione della conservazione dei metadati del lavoro
Il piano watsonx.ai Runtime associato all'account IBM Cloud stabilisce dei limiti al numero di distribuzioni in esecuzione e memorizzate che è possibile creare. Se superi il tuo limite, non puoi creare nuove distribuzioni finché non elimini le distribuzioni esistenti o aggiorni il tuo piano. Per ulteriori informazioni, vedere i piani di runtimewatsonx.ai.
Gestione della conservazione e dell'eliminazione dei metadati in modo programmatico
Se stai gestendo un lavoro in modo programmatico utilizzando il client Python o l'API REST, puoi recuperare i metadati dall'endpoint di distribuzione utilizzando il metodo GET durante i 30 giorni.
Per conservare i metadati per più o meno di 30 giorni, modificare il parametro di query dal valore predefinito di retention=30 per il metodo POST per sovrascrivere il valore predefinito e conservare i metadati.
La modifica del valore in retention=-1 annulla l'eliminazione automatica e conserva i metadati.
Per eliminare un lavoro in modo programmatico, specificare il parametro di query 'hard_delete=true per il metodo 'DELETE ' di watsonx.ai Runtime per rimuovere completamente i metadati del lavoro.
Il seguente esempio mostra come utilizzare il metodo DELETE :
DELETE /ml/v4/deployment_jobs/{JobsID}
Informazioni dagli esempi
Fare riferimento a Esempi ed esempi di apprendimento automatico per i link ai notebook di esempio che dimostrano la creazione di distribuzioni e lavori in batch utilizzando l'API REST di watsonx.ai Runtime e la libreria clientPython watsonx.ai.
Argomento principale: Gestione delle distribuzioni predittive