Aktualizace specifikací softwaru z uživatelského rozhraní

1. V prostoru implementace klepněte na model (ujistěte se, že nemá žádné aktivní implementace.)
2. Klepněte na symbol i , chcete-li zkontrolovat podrobnosti modelu.
3. Použijte rozevírací nabídku pro aktualizaci specifikace softwaru.

Prohlédněte si příklad obrazu:

Aktualizace specifikací softwaru pomocí rozhraní API

Specifikaci softwaru můžete aktualizovat pomocí příkazu opravy rozhraní API:

Do pole software_spec zadejte /software_spec. Pro pole value použijte buď ID, nebo název nové specifikace softwaru.

Prohlédněte si tento příklad:

curl -X PATCH '<deployment endpoint url>/ml/v4/models/6f01d512-fe0f-41cd-9a52-1e200c525c84?space_id=f2ddb8ce-7b10-4846-9ab0-62454a449802&project_id=<project_id>&version=<YYYY-MM-DD>' \n--data-raw '[
   {
      "op":"replace",
      "path":"/software_spec",
      "value":{
         "id":"6f01d512-fe0f-41cd-9a52-1e200c525c84"   // or "name":"tensorflow_rt22.1-py3.9"
      }
   }
]'

Další informace o opravách pomocí rozhraní API najdete v tématu Aktualizace aktiva pomocí příkazu rozhraní API oprav.

Volba 1: Uložit model s kompatibilním rámcem

1. Stáhněte model pomocí komponenty Watson Machine Learning REST API nebo Watson Machine Learning Python Client Library. Například:

   client.repository.download(<model-id>, filename="xyz.tar.gz")
   

2. Upravte metadata modelu s typem a verzí modelu, který je podporován v aktuální verzi. Podrobnosti o podporovaných typech modelů a specifikacích softwaru naleznete v tématu Specifikace softwaru a hardwarové specifikace pro implementace. Například:

   model_metadata = {
      client.repository.ModelMetaNames.NAME: "example model",
      client.repository.ModelMetaNames.DESCRIPTION: "example description",
      client.repository.ModelMetaNames.TYPE: "<new model type>",
      client.repository.ModelMetaNames.SOFTWARE_SPEC_UID:
      client.software_specifications.get_uid_by_name("<new software specification name>")
   }
   

3. Uložte model do úložiště produktu Watson Machine Learning . Například:

   model_details = client.repository.store_model(model="xyz.tar.gz", meta_props=model_metadata)
   

4. Implementujte model.

5. Relevantnost modelu pro generování předpovědí.

Pokud implementace nebo hodnocení selže, model není kompatibilní s novou verzí, která byla použita k uložení modelu. V takovém případě použijte volbu Volba 2.

Volba 2: Přeškolit model s kompatibilním rámcem

1. Přecvičí model s typem modelu a verzí, která je podporována v aktuální verzi.
2. Uložte model s podporovaným typem modelu a verzí.
3. Implementujte a nastav model.

Je také možné aktualizovat model pomocí rozhraní API. Další informace o opravách aktiv pomocí rozhraní API najdete v tématu Aktualizace aktiva pomocí příkazu rozhraní API oprav.

Volba 1: Uložit funkci Python s kompatibilní běhovou specifikací nebo specifikací softwaru

1. Stáhněte funkci Python buď pomocí Watson Machine Learning ROZHRANÍ API , nebo pomocí Watson Machine Learning Knihovna klienta Python.
2. Uložte funkci Python s podporovanou verzí běhového prostředí nebo specifikace softwaru. Podrobné informace o podporovaných specifikacích softwaru najdete v tématu Specifikace softwaru a specifikace hardwaru pro implementace.
3. Implementujte funkci Python .
4. Ohodnoťte funkci Python tak, aby generovala předpovědi.

Pokud vaše funkce Python selže během vyhodnocování, funkce není kompatibilní s novou verzí běhového nebo softwarového specifikace, která byla použita pro uložení funkce Python . V takovém případě použijte volbu Volba 2.

Volba 2: Upravte kód funkce a uložte jej se specifikací kompatibilního běhového prostředí nebo softwaru

1. Upravte kód funkce Python tak, aby byl kompatibilní s novou verzí běhového prostředí nebo specifikace softwaru. V některých případech je třeba aktualizovat závislé knihovny, které jsou nainstalovány v kódu funkce Python .
2. Uložte funkci Python s novou verzí běhového prostředí nebo specifikace softwaru.
3. Nasaďte a sehrte funkci Python .

Je také možné aktualizovat funkci pomocí rozhraní API. Další informace o opravách pomocí rozhraní API najdete v tématu Aktualizace aktiva pomocí příkazu rozhraní API oprav.