Kullanıcı arabiriminden yazılım belirtimlerinin güncellenmesi

1. Konuşlandırma alanından modeli tıklatın (etkin konuşlandırmaların olmadığından emin olun.)
2. Model ayrıntılarını denetlemek için i simgesini tıklatın.
3. Yazılım belirtimini güncellemek için açılan menüyü kullanın.

Örnek görüntüye bakın:

API ' yı kullanarak yazılım belirtimlerini güncelleme

API Yama komutunu kullanarak bir yazılım belirtimini güncelleyebilirsiniz:

software_spec alanı için /software_specyazın. value alanı için, kimlik ya da yeni yazılım belirtiminin adını kullanın.

Bu örneğe bakın:

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"
      }
   }
]'

API 'yı kullanarak yama uygulama ile ilgili daha fazla bilgi için Yama API komutunu kullanarak bir varlığı güncelleme' e bakın.

Seçenek 1: Modeli uyumlu bir çerçeveyle kaydedin.

1. Download the model by using either the Watson Machine Learning REST API 'si or the Watson Machine Learning Python istemci kitaplığı. Örneğin:

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

2. Model meta verilerini, yürürlükteki yayında desteklenen model tipi ve sürümle düzenleyin. Desteklenen model tipleri ve yazılım belirtimlerine ilişkin ayrıntılar için Yazılım belirtimleri ve devreye alımlar için donanım belirtimleribaşlıklı konuya bakın. Örneğin:

   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. Modeli Watson Machine Learning havuzuna kaydedin. Örneğin:

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

4. Modeli devreye alın.

5. Tahminler oluşturmak için modeli not edin.

Devreye alma ya da puanlama başarısız olursa, model, modeli kaydetmek için kullanılan yeni sürümle uyumlu değildir. Bu durumda Seçenek 2' yi kullanın.

Seçenek 2: Modemi uyumlu bir çerçeveyle yeniden eğitin

1. Modeli, yürürlükteki sürümde desteklenen bir model tipi ve sürümle yeniden eğitin.
2. Modeli desteklenen model tipiyle ve sürümle kaydedin.
3. Modeli devreye alın ve puanlandırın.

Ayrıca, API ' yı kullanarak bir modeli güncellemek da olanaklıdır. API ' yı kullanarak varlıklara yama uygulama hakkında daha fazla bilgi için bkz. Yama API komutunu kullanarak bir varlığı güncelleme.

Seçenek 1: Python işlevini uyumlu bir yürütme ortamı ya da yazılım belirtimiyle kaydedin.

1. Watson Machine Learning REST API 'si ya da Watson Machine Learning Python istemci kitaplığıolanağını kullanarak Python işlevini karşıdan yükleyin.
2. Python işlevini, desteklenen bir yürütme ortamı ya da yazılım belirtimi sürümüyle kaydedin. Desteklenen yazılım belirtimlerine ilişkin ayrıntılı bilgi için Yazılım belirtimleri ve devreye alımlar için donanım belirtimleribaşlıklı konuya bakın.
3. Python işlevini konuşlandırın.
4. Öngörüler oluşturmak için Python işlevini not edin.

If your Python function fails during scoring, the function is not compatible with the new runtime or software specification version that was used for saving the Python function. Bu durumda Seçenek 2' yi kullanın.

Seçenek 2: İşlev kodunu değiştirin ve bunu uyumlu bir yürütme ortamı ya da yazılım belirtimiyle kaydedin.

1. Python işlev kodunu değiştirerek, yeni yürütme ortamı ya da yazılım belirtimi sürümleriyle uyumlu olmasını sağlayın. Bazı durumlarda, Python işlev kodu içinde kurulu bağımlı kitaplıkları güncellemeniz gerekir.
2. Python işlevini yeni çalıştırma zamanı ya da yazılım belirtimi sürümleriyle kaydedin.
3. Python işlevini devreye alın ve not edin.

API ' yı kullanarak bir işlevi güncellemek da olanaklıdır. API 'yı kullanarak yama uygulama ile ilgili daha fazla bilgi için Yama API komutunu kullanarak bir varlığı güncelleme' e bakın.