Softwarespezifikationen und Paketerweiterungen von Projekten an Bereitstellungsbereiche weitergeben

So exportieren Sie benutzerdefinierte Softwarespezifikationen und Paketerweiterungen, die in einem watsonx.ai Studio-Projekt erstellt wurden, in einen Bereitstellungsbereich:

1. Klicken Sie in Ihrer Projektschnittstelle auf die Registerkarte Verwalten .
2. Wählen Sie Umgebungenaus.
3. Klicken Sie auf die Registerkarte Vorlagen .
4. Wählen Sie im Menü Optionen Ihrer angepassten Umgebung die Option In Bereich hochstufenaus.

Wenn Sie ein Modell oder eine Python, die mit einer benutzerdefinierten Umgebung verbunden ist, aus einem watsonx.ai Studio-Projekt in einen Bereitstellungsbereich verschieben, wird die zugehörige benutzerdefinierte Softwarespezifikation und Paketerweiterung ebenfalls in den Bereitstellungsbereich verschoben.

Gehen Sie wie folgt vor, wenn Sie Softwarespezifikationen und Paketerweiterungen aktualisieren möchten, nachdem Sie sie in den Bereitstellungsbereich hochgestuft haben:

1. Löschen Sie im Bereitstellungsbereich die Softwarespezifikationen, Paketerweiterungen und zugehörigen Modelle (optional) mit dem Python -Client von watsonx.ai .
2. Stufen Sie in einem Projekt das Modell, die Funktion oder das Script, das bzw. die der geänderten angepassten Softwarespezifikation und Paketerweiterung zugeordnet ist, in den Bereich hoch.

Softwarespezifikationen werden auch eingeschlossen, wenn Sie ein Projekt oder einen Speicherbereich importieren, das bzw. der eine enthält.

Conda-YAML-Datei mit einer Liste von Bibliotheken anderer Anbieter speichern

Gehen Sie wie folgt vor, um eine Conda-YAML-Datei zu speichern, die eine Liste von Bibliotheken anderer Anbieter als Paketerweiterung enthält, und eine angepasste Softwarespezifikation zu erstellen, die mit der Paketerweiterung verknüpft ist:

1. Authentifizieren und erstellen Sie den Client.

2. Erstellen und definieren Sie den Standardbereitstellungsbereich. Listen Sie dann die verfügbaren Softwarespezifikationen auf.

    metadata = {
        wml_client.spaces.ConfigurationMetaNames.NAME:
            'examples-create-software-spec',
        wml_client.spaces.ConfigurationMetaNames.DESCRIPTION:
            'For my models'
    }
    space_details = wml_client.spaces.store(meta_props=metadata)
    space_uid = wml_client.spaces.get_id(space_details)
   
    # set the default space
    wml_client.set.default_space(space_uid)
   
    # see available meta names for software specs
    print('Available software specs configuration:', wml_client.software_specifications.ConfigurationMetaNames.get())
    wml_client.software_specifications.list()
   
    asset_id = 'undefined'
    pe_asset_id = 'undefined'
   

3. Erstellen Sie die Metadaten für Paketerweiterungen, die der Basisspezifikation hinzugefügt werden sollen.

   pe_metadata = {
       wml_client.package_extensions.ConfigurationMetaNames.NAME:
           'My custom library',
       # optional:
       # wml_client.software_specifications.ConfigurationMetaNames.DESCRIPTION:
       wml_client.package_extensions.ConfigurationMetaNames.TYPE:
           'conda_yml'
   }
   

4. Erstellen Sie eine YAML-Datei, die die Liste der Pakete enthält, und speichern Sie sie als customlibrary.yaml.

   YAML-Beispieldatei:

   name: add-regex-package
   dependencies:
       - regex
   

   Weitere Informationen finden Sie unter Beispiele für Anpassungen.

5. Speichern Sie Paketerweiterungsinformationen.

   pe_asset_details = wml_client.package_extensions.store(
       meta_props=pe_metadata,
       file_path='customlibrary.yaml'
   )
   pe_asset_id = wml_client.package_extensions.get_id(pe_asset_details)
   

6. Erstellen Sie die Metadaten für die Softwarespezifikation und speichern Sie die Softwarespezifikation.

   # Get the id of the base software specification
   base_id = wml_client.software_specifications.get_id_by_name('default_py3.9')
   
   # create the metadata for software specs
   ss_metadata = {
       wml_client.software_specifications.ConfigurationMetaNames.NAME:
           'Python 3.9 with pre-installed ML package',
       wml_client.software_specifications.ConfigurationMetaNames.DESCRIPTION:
           'Adding some custom libraries like regex', # optional
       wml_client.software_specifications.ConfigurationMetaNames.BASE_SOFTWARE_SPECIFICATION:
           {'guid': base_id},
       wml_client.software_specifications.ConfigurationMetaNames.PACKAGE_EXTENSIONS:
           [{'guid': pe_asset_id}]
   }
   
   # store the software spec
   ss_asset_details = wml_client.software_specifications.store(meta_props=ss_metadata)
   
   # get the id of the new asset
   asset_id = wml_client.software_specifications.get_id(ss_asset_details)
   
   # view new software specification details
   import pprint as pp
   
   ss_asset_details = wml_client.software_specifications.get_details(asset_id)
   print('Package extensions', pp.pformat(
       ss_asset_details['entity']['software_specification']['package_extensions']
   ))
   

Benutzererstellte Python -Bibliothek speichern und Paketerweiterung erstellen

Weitere Informationen finden Sie unter Voraussetzungen für die Verwendung angepasster Komponenten in Modellen.

Gehen Sie wie folgt vor, um ein vom Benutzer erstelltes Python -Paket als Paketerweiterung zu speichern und eine angepasste Softwarespezifikation zu erstellen, die mit der Paketerweiterung verknüpft ist:

1. Authentifizieren und erstellen Sie den Client.

2. Erstellen und definieren Sie den Standardbereitstellungsbereich. Listen Sie dann die verfügbaren Softwarespezifikationen auf.

    metadata = {
        wml_client.spaces.ConfigurationMetaNames.NAME:
            'examples-create-software-spec',
        wml_client.spaces.ConfigurationMetaNames.DESCRIPTION:
            'For my models'
    }
    space_details = wml_client.spaces.store(meta_props=metadata)
    space_uid = wml_client.spaces.get_id(space_details)
   
    # set the default space
    wml_client.set.default_space(space_uid)
   
    # see available meta names for software specs
    print('Available software specs configuration:', wml_client.software_specifications.ConfigurationMetaNames.get())
    wml_client.software_specifications.list()
   
    asset_id = 'undefined'
    pe_asset_id = 'undefined'
   

3. Erstellen Sie die Metadaten für Paketerweiterungen, die der Basisspezifikation hinzugefügt werden sollen.

   Hinweis:

   Sie können pip_zip nur als Wert für die Metadateneigenschaft wml_client.package_extensions.ConfigurationMetaNames.TYPE angeben.

   pe_metadata = {
       wml_client.package_extensions.ConfigurationMetaNames.NAME:
           'My Python library',
       # optional:
       # wml_client.software_specifications.ConfigurationMetaNames.DESCRIPTION:
       wml_client.package_extensions.ConfigurationMetaNames.TYPE:
           'pip.zip'
   }
   

4. Geben Sie den Pfad der vom Benutzer erstellten Python -Bibliothek an.

   python_lib_file_path="my-python-library-0.1.zip"
   

   Weitere Informationen finden Sie unter Voraussetzungen für die Verwendung angepasster Komponenten in Modellen.

5. Speichern Sie Paketerweiterungsinformationen.

   pe_asset_details = wml_client.package_extensions.store(
       meta_props=pe_metadata,
       file_path=python_lib_file_path
   )
   pe_asset_id = wml_client.package_extensions.get_id(pe_asset_details)
   

6. Erstellen Sie die Metadaten für die Softwarespezifikation und speichern Sie die Softwarespezifikation.

   # Get the id of the base software specification
   base_id = wml_client.software_specifications.get_id_by_name('default_py3.9')
   
   # create the metadata for software specs
   ss_metadata = {
       wml_client.software_specifications.ConfigurationMetaNames.NAME:
           'Python 3.9 with pre-installed ML package',
       wml_client.software_specifications.ConfigurationMetaNames.DESCRIPTION:
           'Adding some custom libraries like regex', # optional
       wml_client.software_specifications.ConfigurationMetaNames.BASE_SOFTWARE_SPECIFICATION:
           {'guid': base_id},
       wml_client.software_specifications.ConfigurationMetaNames.PACKAGE_EXTENSIONS:
           [{'guid': pe_asset_id}]
   }
   
   # store the software spec
   ss_asset_details = wml_client.software_specifications.store(meta_props=ss_metadata)
   
   # get the id of the new asset
   asset_id = wml_client.software_specifications.get_id(ss_asset_details)
   
   # view new software specification details
   import pprint as pp
   
   ss_asset_details = wml_client.software_specifications.get_details(asset_id)
   print('Package extensions', pp.pformat(
       ss_asset_details['entity']['software_specification']['package_extensions']
   ))
   

Fehlerbehebung

When a conda yml-based custom library installation fails with this error: Encountered error while installing custom library, try these alternatives:

• Verwenden Sie eine andere Version desselben Pakets, das in Anaconda für die betroffene Python -Version verfügbar ist.

• Installieren Sie die Bibliothek mithilfe von pip aus dem pypi-Repository. Bearbeiten Sie den Inhalt der .yml-Installationsdatei von Conda:

  name: <conda yml file name>
  dependencies:
  - numpy
  - pip:
      - pandas==1.2.5
  

Übergeordnetes Thema: Implementierungslaufzeiten anpassen