AI 자산을 프로그래밍 방식으로 배치
' watsonx.ai ' Python ' 클라이언트 라이브러리, ' watsonx.ai 런타임 API, ' IBM Cloud Pak for Data ' 명령줄 인터페이스(IBM cpdctl)를 사용하여 프로그래밍 방식으로 ' watsonx.ai ' 런타임에 AI 에셋을 배포할 수 있습니다.
watsonx.ai Python 클라이언트 라이브러리를 사용하여 자산 배치
watsonx.ai Python 클라이언트 라이브러리를 사용하여 일반적인 기계 학습 및 생성 AI 자산에 대해 작업하여 모델을 훈련, 저장 및 배치하십시오. API를 사용하여 모델을 스코어링하고 이를 애플리케이션 배치와 통합할 수 있습니다. 설치, 설정 및 사용법에 대해 자세히 알아보려면 ibm-watsonx-ai 라이브러리 문서를 참조하십시오.
watsonx.ai 런타임 Python 클라이언트 라이브러리(ibm-watson-machine-learningibm-watsonx-ai
샘플 노트북
기계 학습 기능 및 기술을 설명하는 샘플 노트북을 참조할 수 있습니다.
자세한 내용은 watsonx.ai 런타임 Python 클라이언트 샘플 및 예제를 참조하세요.
API를 사용하여 자산 배치
watsonx.ai API, watsonx.ai 런타임 API, 데이터 및 AI 공통 코어 API를 사용하여 모델을 구축하고 애플리케이션에서 사용할 수 있도록 배포할 수 있습니다. 신속한 프로토타입 작성을 위해 훈련 프로세스를 완전히 자동화하는 도구부터 사용자 요구사항에 맞는 모델을 작성하기 위한 완벽한 제어를 제공하는 도구까지 선택하십시오. Python 클라이언트 라이브러리에서 watsonx.ai 런타임 REST API에 액세스할 수 있습니다.
watsonx.ai 런타임 API를 사용하여 AutoAI 실험, 모델, 트레이닝, 파이프라인 등을 배포하세요.
자세한 내용은 watsonx.ai 런타임 API 설명서를 참조하세요.
데이터 및 AI 공통 코어 API를 사용하여 자산, 카탈로그, 환경, 하드웨어 사양, 소프트웨어 사양, 런타임 정의 등 데이터 관련 자산을 배포하고 관리할 수 있습니다.
자세한 내용은 데이터 및 AI 공통 핵심 API를 참조하세요.
IBM Cloud Pak for Data 명령줄 인터페이스를 사용하여 자산 배포하기
구성 설정을 관리하고 AI 자산의 수명 주기를 자동화하려면 IBM Cloud Pak for Data 명령줄 인터페이스(cpdctl)를 사용하세요. 프로젝트를 작성 또는 삭제하고, 프로젝트 하드웨어 및 소프트웨어 스펙을 변경하고, 패키지 확장을 업데이트하고, 액세스를 관리할 수 있습니다. 또한 데이터 자산 및 연결을 준비하고 관리하며 실험을 작성하고 모델을 배치하고 파이프라인을 작성할 수 있습니다.
자세한 정보는 cpdctl을 사용하여 AI 라이프사이클 관리를 참조하십시오.
프로그램 방식 액세스에 대한 인증
토큰 또는 자격 증명을 사용하여 watsonx.ai Runtime을 안전하게 사용하려면 인증해야 합니다. 토큰으로 인증하는 기본 방법은 ZenApiKey를 사용하는 것입니다. 노트북을 watsonx.ai Studio에 저장하지 않는 경우, 토큰 검색을 건너뛰고 Cloud Pak for Data 자격 증명으로 인증할 수 있습니다.
자세한 정보는 프로그램 액세스를 위한 인증을 참조하십시오.
자세한 정보
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