Translation not up to date
Python işlevlerini, modelleri konuşlandırabileceğiniz şekilde Watson Machine Learning içinde konuşlandırabilirsiniz. Araçlarınız ve uygulamalarınız, dağıtımlarınıza veri göndermek için Watson Machine Learning Python istemcisini ya da REST API 'sini kullanarak, devreye alınan modellere veri gönderdikleri şekilde aynı şekilde veri gönderebilirler. Devreye alma işlevleri, size ayrıntıları gizleme yeteneği verir (kimlik bilgileri gibi), modellere iletmeden önce veri öncesi verileri, hataları işle ve birden çok modele yapılan aramaları, uygulamanızın yerine devreye alınan işlevlere dahil edin.
Python işlevlerinin yaratılması ve konuşlandırılması için kullanılan örnek defterler
For examples of how to create and deploy Python functions by using the Watson Machine Learning Python istemci kitaplığı, refer to these sample notebooks:
| Örnek adı | Çerçeve | Gösterilen teknikler |
|---|---|---|
| El ile yazılan rakamları tanımak için Python işlevini kullanın | Python | Örnek bir modeli saklamak için bir işlev kullanın ve bu modeli konuşlandırın |
| Arabalar için iş öngörüleri | Karma (Tensorflow) | Set up an AI definition Prepare the data Create a Keras model using Tensorflow Deploy and score the model Define, store and deploy a Python function |
| Yazılım belirtimi için Python işlevini devreye al | Temel | Bir Python işlevi oluşturun Bir web hizmeti oluşturun Modele model oluşturun |
Notebooklar, bir işlevi oluşturmak ve devreye almak için altı adımı gösterir:
- İşlevi tanımlayın.
- Bir alan doğrulayın ve bir alan tanımlayın.
- İşlevi havuzda saklayın.
- Yazılım belirtimini alın.
- Saklanmış işlevi konuşlandırın.
- İşleme ilişkin işleve veri gönderir.
Watson Machine Learning Python istemci kitaplığıkullanan diğer örnek defterlere bağlantılar için Not defterinde Watson Machine Learning kullanılmasıbelgesine bakın.
Bir işleve ilişkin ölçeklenebilirliğin artırılması
Bir işlevi konuşlandırma alanından ya da programlı bir şekilde konuşlandırdığınızda, işlevin tek bir kopyası varsayılan olarak konuşlandırılır. Ölçeklenebilirliği artırmak için, devreye alma yapılandırmasını düzenleyerek eşleme sayısını artırabilirsiniz. Ek eşlemeler, daha büyük bir puanlama isteği hacmiyle ilgili olarak kullanılabilir.
Aşağıdaki örnekte, eşlemelerin sayısını 3 olarak ayarlamak için Python istemci API 'si kullanılmıştır.
change_meta = {
client.deployments.ConfigurationMetaNames.HARDWARE_SPEC: {
"name":"S",
"num_nodes":3}
}
client.deployments.update(<deployment_id>, change_meta)
Daha fazla bilgi
- Konuşlandırılabilir bir Python işlevinin tanımlanmasıyla ilgili bilgi edinmek için Yerleştirilebilir Python işlevlerini yazma ve saklamaiçindeki Konuşlandırılabilir işlevler için genel gereksinimler kısmına bakın.
- Bir işlevi, kullanıcı arabirimi aracılığıyla bir konuşlandırma alanından konuşlandırabilirsiniz. Konuşlandırma alanının yaratılmasına ve konuşlandırılmasına ilişkin ayrıntılar için Konuşlandırma alanlarıbaşlıklı konuya bakın.