Un trabajo es una forma de ejecutar un despliegue por lotes, script o cuaderno en watsonx.ai Runtime. Puede optar por ejecutar un trabajo manualmente o en una planificación que especifique. Después de crear uno o más trabajos, puede verlos y gestionarlos desde la pestaña Trabajos del espacio de despliegue.
En el separador Trabajos del proyecto, puede:
- Ver la lista de los trabajos de su espacio
- Ver los detalles de cada trabajo. Puede cambiar los valores de planificación de un trabajo y elegir una plantilla de entorno diferente.
- Supervisar ejecuciones de trabajo
- Suprimir trabajos
Consulte las secciones siguientes para ver diversos aspectos de la gestión de trabajos:
- Creación de un trabajo para un despliegue por lotes
- Visualización de trabajos en un espacio
- Gestión de la retención de metadatos de trabajo
Antes de empezar
Debe configurar sus credenciales de tarea generando una clave API. Para obtener más información, consulte Gestión de credenciales de tareas.
Creación de un trabajo para un despliegue por lotes
Para aprender a crear un trabajo para un despliegue por lotes, consulte Creación de trabajos en un despliegue por lotes.
Visualización de trabajos en un espacio
Puede ver todos los trabajos que existen para el despliegue en la página Trabajos del proyecto. También puede suprimir un trabajo.
Para ver los detalles de un trabajo específico, pulse el trabajo. En la página de detalles del trabajo, puede hacer lo siguiente:
Ver las ejecuciones para dicho trabajo y el estado de cada ejecución. Si una ejecución falla, puede seleccionar dicha ejecución y ver la cola del registro o descargar el archivo de registro completo para ayudarle a resolver los problemas de la ejecución. Una ejecución anómala puede estar relacionada con una conexión temporal o un problema de entorno. Intente ejecutar el trabajo de nuevo. Si el trabajo sigue fallando, puede enviar el registro al servicio de atención al cliente.
Cuando se ejecuta un trabajo, un indicador de progreso en la página de información muestra información sobre el progreso relativo de la ejecución. Puede utilizar el indicador de progreso para supervisar una ejecución larga.
Edite los valores de planificación o elija otra plantilla de entorno.
Ejecutar el trabajo manualmente pulsando en el icono de ejecución en la barra de acciones de trabajo. Debe deseleccionar la planificación para ejecutar el trabajo manualmente.
Gestión de la retención de metadatos de trabajo
El plan watsonx.ai Runtime que está asociado a su cuenta de IBM Cloud establece límites en el número de despliegues en ejecución y almacenados que puede crear. Si supera el límite, no puede crear nuevos despliegues hasta que suprima los despliegues existentes o actualice el plan. Para más información, consulte ' watsonx.ai ' Planes de tiempo de ejecución.
Gestión de la retención y supresión de metadatos mediante programación
Si está gestionando un trabajo mediante programación utilizando el cliente Python o la API REST, puede recuperar metadatos del punto final de despliegue utilizando el método GET
durante los 30 días.
Para conservar los metadatos durante más o menos de 30 días, cambie el parámetro de consulta del valor predeterminado de retention=30
para el método POST
para alterar temporalmente el valor predeterminado y conservar los metadatos.
Al cambiar el valor a retention=-1
se cancela la supresión automática y se conservan los metadatos.
Para eliminar un trabajo mediante programación, especifique el parámetro de consulta ' hard_delete=true
para el método ' DELETE
' de watsonx.ai Runtime para eliminar completamente los metadatos del trabajo.
El ejemplo siguiente muestra cómo utilizar el método DELETE
:
DELETE /ml/v4/deployment_jobs/{JobsID}
Aprender a partir de ejemplos
En " Muestras y ejemplos de aprendizaje automático " encontrará enlaces a cuadernos de ejemplo que muestran la creación de despliegues y trabajos por lotes mediante el tiempo de ejecución " watsonx.ai " " API REST " y " watsonx.ai " " biblioteca cliente Python .
Tema padre: Gestión de despliegues predictivos