Translation not up to date
İş, Watson Machine Learning' ta bir toplu konuşlandırma, komut dosyası ya da not defterini çalıştırmanın bir yoludur. Bir işi el ile ya da belirlediğiniz bir zamanlamaya göre çalıştırabilir. Bir ya da daha çok iş yarattıktan sonra, bunları konuşlandırma alanınızın İşler etiketinden görüntüleyebilir ve yönetebilirsiniz.
Alanınızın İşler etiketinden şunları yapabilirsiniz:
- Alanınızdaki işlerin listesini görmek için
- Her işin ayrıntılarını görüntüleyin. Bir işe ilişkin zamanlama ayarlarını değiştirebilir ve farklı bir ortam şablonu seçebilirsiniz.
- İzleme işi çalışıyor
- İşleri Sil
İş yönetiminin çeşitli yönleri için şu bölümlere bakın:
- Toplu konuşlandırma için iş yaratılması
- Bir alandaki işlerin görüntülenmesi
- İş meta veri alıkoymanın yönetilmesi
Toplu konuşlandırma için iş yaratılması
Bir toplu konuşlandırma oluşturduğunuzda, devreye alma için bir iş oluşturursiniz. Bir iş oluşturmak için:
- Konuşlandırmalar sekmesinden, dağıtımınızı seçin.
- Yeni iş' i tıklatın.
- İş oluşturmaiçindeki yönergeleri izleyin.
İş yaratılması
- İş adını ve tanımını girin.
- İşiniz için ortam yürütme ortamını seçin.
- İsteğe bağlı: Yürütüm sırasında işinizi uyarlamak için ortam değişkenlerini kullanın.
- İsteğe bağlı: İş için alıkoyma seçeneklerini yapılandırın. Tüm iş meta verilerini koruyarak kaynak tüketmekten kaçınmak için, iş çalıştırmaları ve ilişkili günlüklerin bir takım sayısını kaydetmek için eşikler ayarlayabilir ya da yapay nesneleri belirli bir gün sayısı için kaydetmek üzere bir saat eşiği ayarlayabilirsiniz.
- İsteğe bağlı: İşi zamanlamak için seçin. Bu zamanlama için başlangıç tarihini seçin. Tarih seçmek için takvimi tıklatın. Başlangıç saatini, saat dilimini ve seçtiğiniz sıklığa bağlı olan yineleme ayarlarını belirtin. Belirli hafta içi günleri dışladığınızda işin beklediğiniz gibi çalışmayabileceğini göz önünde bulundurun. Bunun nedeni, zamanlamayı oluşturan kullanıcının saat dilimi ile işin çalıştırıldığı ana düğümün saat dilimine ilişkin tutarsızlığın nedeni.
- İşi yaratın. İşi hemen yaratabilir ve çalıştırabilirsiniz; örneğin, bir zaman çizelgesi belirtmediyseniz ya da işi yaratabilir ve daha sonra, zamanlamada belirtildiği şekilde el ile ya da daha sonra çalıştırabilirsiniz.
İş alanındaki işlerin görüntülenmesi
İşler sayfasından konuşlandırma alanınız için var olan tüm işleri görüntüleyebilirsiniz. Ayrıca, bu sayfadan bir işi silebilirsiniz.
Belirli bir işe ilişkin ayrıntıları görüntülemek için işi tıklatın. İşin ayrıntı sayfasında şunları yapabilirsiniz:
Bu işe ilişkin çalıştırmaları ve her çalıştırmanın durumunu görüntüleyin. Çalıştırma başarısız olursa, çalıştırma sorununu gidermenize yardımcı olmak için çalıştırma kuyruğunu seçebilir ve günlük kuyruğunu görüntüleyebilir ya da tüm günlük dosyasını karşıdan yükleme işlemi yapabilirsiniz. Başarısız olan bir çalıştırma, geçici bir bağlantı ya da ortam sorunuyla ilgili olabilir. İşi yeniden çalıştırmayı deneyin. İş yine de başarısız olursa, günlüğü Müşteri Desteği birimine gönderebilirsiniz.
Bir iş çalışırken, bilgi panosunda bir ilerleme durumu göstergesi, çalıştırmanın göreli ilerleyişine ilişkin bilgileri görüntüler. Uzun bir işlemi izlemek için aşama göstergesini kullanabilirsiniz.
Zamanlama ayarlarını düzenleyin ya da başka bir ortam şablonu seçin.
İş işlemi çubuğundan çalıştır simgesini tıklatarak işi el ile çalıştırın. İşi el ile çalıştırmak için zamanlamanın seçimini kaldırmanız gerekir.
İş meta verilerini alıkoyma
IBM Cloud hesabınızla ilişkili Watson Machine Learning planı, oluşturabileceğiniz çalıştırma ve depolanan devreye alımlar sınırlarına ilişkin sınırlar içerir. Limitinizi aşarsanız, var olan konuşlandırmaları silinceye ya da planınızı yükseltmeden yeni devreye alma işlemi oluşturamazsınız. Ayrıntılar için Watson Machine Learning planlarınabakın.
Meta veri alıkoyma ve silme programsal olarak yönetilmesi
If you are managing a job programmatically by using the Python client or REST API, you can retrieve metadata from the deployment endpoint by using the GET method during the 30 days.
To keep the metadata for more or less than 30 days, change the query parameter from the default of retention=30 for the POST method to override the default and preserve the metadata. Değeri retention=-1 olarak değiştirmenin otomatik silme işlemini iptal edeceğini ve meta verileri koruyacağını unutmayın.
Bir işi programlı olarak silmek için, iş meta verilerini tam olarak kaldırmak için Watson Machine Learning DELETE yöntemi için hard_delete=true sorgu parametresini belirtin. Örneğin:
DELETE /ml/v4/deployment_jobs/{JobsID}
Örneklerden bilgi al
Watson Machine Learning REST API 'si ve Watson Machine Learning Python istemci kitaplığı'i kullanarak toplu konuşlandırma ve iş yaratmayı gösteren örnek defterlere bağlantılar için Makine öğrenimi örnekleri ve örnekleri ' a bakın.