Ortam tipleri

Not defterini çalıştırmak için bu ortam tiplerini kullanabilirsiniz:

• Standart iş yükleri için Anaconda CPU ortamları .
• Platform ya da diğer hizmetler tarafından sağlanan paralel işleme için Spark ortamları .
• Yoğun bilgi işlem gerektiren makine öğrenimi modelleri için GPU ortamları .

Not defterlerine ilişkin çoğu ortam tipinin varsayılan ortam şablonları vardır, bu nedenle hızlı bir şekilde başlayabilirsiniz. Aksi takdirde, özel ortam şablonları oluşturabilirsiniz.

Çalıştırma zamanı yayınları

Not defterlerine ilişkin varsayılan ortamlar, çalıştırma zamanı yayın düzeyinin bir üyesi olarak eklenir ve Runtime önekinin ardından yayın yılı ve yayın sürümü eklenir.

Çalıştırma zamanı yayını, anahtar veri bilimi kitaplıklarının ve dil sürümünün bir listesini belirtir; örneğin, Python 3.10. Bir çalıştırma zamanı yayın düzeyinin tüm ortamları, yayın düzeyinde tanımlanan kitaplık sürümlerine dayalı olarak oluşturulur ve böylece tüm veri bilimi uygulamalarında veri bilimi kitaplıklarının tutarlı bir şekilde kullanılmasını sağlar.

Runtime 22.2 ve Runtime 23.1 yayın düzeyleri Python 3.10 ve R 4.2için kullanılabilir.

Bir çalıştırma zamanı yayını desteklenirken IBM , kitaplık sürümlerini güvenlik gereksinimlerini karşılayacak şekilde günceller. Bu güncellemelerin kitaplıkların <Major>.<Minor> sürümlerini değil, yalnızca <Patch> sürümlerini değiştireceğini unutmayın. Bu, not defteri varlıklarınızın çalışmaya devam etmesini sağlar.

CPU ortam şablonları

Not defterleri için aşağıdaki varsayılan CPU ortamı şablonlarından herhangi birini seçebilirsiniz. Varsayılan ortam şablonları, projenizin Yönet sekmesindeki Ortamlar sayfasında Şablonlar altında listelenir.

DO Ortam şablonlarının, diğer varsayılan Python ortamlarındaki kitaplıkların Community Edition tarafından desteklenen karmaşıklığı aşan karar optimizasyonu sorunlarını modellemek ve çözmek için CPLEX ve DOcplex kitaplıklarını içerdiğini gösterir. Bkz. Decision Optimization not defterleri.

NLP Ortam şablonlarının, yapılandırılmamış veriler üzerinde çalıştırabileceğiniz dil işleme görevleri için önceden eğitilmiş modellerle birlikte Watson Natural Language Processing (Doğal Dil İşleme) kitaplığını içerdiğini gösterir. Bkz. Watson Natural Language Processing kitaplığının kullanılması. Bu varsayılan ortam, önceden eğitilmiş modelleri çalıştıracak kadar büyük olmalıdır.

Ekstra kapasite birim saatleri (CUH) kullanımını önlemek için artık bunlara gereksinim duymadığınızda tüm etkin CPU çalıştırma zamanlarını durdurmanız gerekir. Bkz. CPU boşta durma zamanaşımı.

Spark ortam şablonları

Not defterleri için aşağıdaki varsayılan Spark ortamı şablonlarından herhangi birini seçebilirsiniz. Varsayılan ortam şablonları, projenizin Yönet sekmesindeki Ortamlar sayfasında Şablonlar altında listelenir.

Ekstra kapasite birim saatleri (CUH) tüketimini önlemek için artık bunlara gereksinim duymadığınızda tüm etkin Spark çalıştırma zamanlarını durdurmanız gerekir. Bkz. Spark boşta durma zamanaşımı.

GPU ortam şablonları

Not defterleri için aşağıdaki GPU ortam şablonunu seçebilirsiniz. Ortam şablonları, projenizin Yönet sekmesindeki Ortamlar sayfasında Şablonlar altında listelenir.

GPU ortam şablonu adları hızlandırıcının gücünü gösterir. GPU ortam şablonları, yapısal olmayan veriler üzerinde çalıştırabileceğiniz dil işleme görevleri için önceden eğitilmiş modellerle birlikte Watson Natural Language Processing (Doğal Dil İşleme) kitaplığını içerir. Bkz. Watson Natural Language Processing kitaplığının kullanılması.

~ Ortam şablonunun Watson Studio Professional planını gerektirdiğini gösterir. Bkz. Ürün planları.

Ekstra kapasite birim saatleri (CUH) tüketimini önlemek için artık bunlara gereksinim duymadığınızda tüm etkin GPU çalıştırma zamanlarını durdurmanız gerekir. Bkz. GPU boşta durma zamanaşımı.

Watson Machine Learning ile puanlama modelleri için varsayılan donanım belirtimleri

Bir dizüstü bilgisayarda Watson Machine Learning API 'sini çağırdığınızda, Watson Machine Learning hizmetinden ve dizüstü çekirdeğe ilişkin bilgi işlem kaynaklarından bilgi işlem kaynaklarını kullanıyorsunuz.

Watson Machine Learning ' e bağlandığınızda ve bir devreye alma oluşturduğunuzda aşağıdaki donanım belirtimlerinden herhangi birini seçebilirsiniz.

Not defteri ortamlarındaki veri dosyaları

Büyük veri kümeleriyle çalışıyorsanız, projenizle ilişkili IBM Cloud Object Storage içindeki veri kümelerini daha küçük parçalar halinde depolamanız ve verileri dizüstü bilgisayardaki parçalar halinde işlemeniz gerekir. Diğer bir yöntem olarak, not defterini bir Spark ortamında çalıştırmanız gerekir.

Her yürütme ortamının dosya sisteminin kalıcı olmadığını ve ortamlar arasında paylaşılamayacağını unutmayın. Watson Studio' da dosyaları kalıcı kılmak için IBM Cloud Object Storagekullanmalısınız. IBM Cloud Object Storage ürününü projelerdeki dizüstü bilgisayarlarda kullanmanın en kolay yolu project-lib paket Python ya da R için project-lib paketiürününden yararlanmaktır.

Hizmete göre kullanımı hesapla

Not defteri çalıştırma zamanları, varsayılan ya da özel ortamları çalıştırırken Watson Studio' dan CUH olarak bilgi işlem kaynaklarını kullanır. Projenin Yönet sekmesindeki Kaynak kullanımı sayfasında projedeki Watson Studio CUH tüketimini izleyebilirsiniz.

Not defterleri, not defteri bir modeli puanlamak için Watson Machine Learning 'i çağırdığında Watson Machine Learning hizmetinden CUH' u da kullanabilir. Projenin Yönet sekmesindeki Kaynak kullanımı sayfasında Watson Machine Learning hizmeti için toplam aylık CUH tüketimini izleyebilirsiniz.

CP =  client.service_instance.get_details()
CUH = CUH["entity"]["usage"]["capacity_units"]["current"]/(3600*1000)
print(CUH)

'capacity_units': {'current': 19773430}

19773430/(3600*1000)

Yürütme ortamı kapsamı

Ortam yürütme ortamları her zaman bir ortam şablonuyla ve bir proje içindeki bir kullanıcıyla kapsanmıştır. Bir projedeki farklı kullanıcılar aynı ortamla çalışırsa, her kullanıcı ayrı bir yürütme ortamı alır.

Bir not defterinin bir sürümünü zamanlanmış iş olarak çalıştırmayı seçerseniz, zamanlanmış her iş her zaman özel olarak ayrılmış bir çalıştırma zamanında başlatılır. İş tamamlandığında çalıştırma zamanı durdurulur.

Not defteri ortamının değiştirilmesi

Ortamları farklı nedenlerle değiştirebilirsiniz; örneğin, şunları yapabilirsiniz:

• Daha fazla işleme gücüne ya da daha fazla RAM ' e sahip bir ortam seçin
• Spark olmadan bir ortamdan Spark ortamına dönüşme

Not defterinin ortamını yalnızca, defterin kilidi açılırsa değiştirebilirsiniz. Ortamı değiştirebilirsiniz:

• Düzenleme kipinde açılan not defterinden:

  1. Not defteri değişikliklerinizi kaydedin.
  2. Not defteri araç çubuğundan Not Defteri Bilgileri simgesini () tıklatın ve ardından Ortam' ı tıklatın.
  3. Listeden bilgi işlem gücü ve bellek kapasitesine sahip başka bir şablon seçin.
  4. Change environment(Ortamı değiştir) seçeneğini belirleyin. Bu, etkin yürütme ortamını durdurur ve yeni seçilen ortamı başlatır.

• Projenizin Varlıklar sayfasından:

  1. Not defterleri bölümünde not defterini seçin, İşlemler > Ortamı Değiştir seçeneklerini tıklatın ve başka bir ortam seçin. Ortamı değiştirebilmeniz için çekirdek durdurulmalıdır. Bu yeni yürütme ortamı, not defterinin düzenlenmek üzere bir sonraki açılışında somutlaştırılacaktır.

• İş şablonunu düzenleyerek not defteri işinde. Bkz. İş ayarlarının düzenlenmesi.

Sonraki adımlar

• Not defteri oluşturma
• Kendi ortam şablonunuzun yaratılması
• Ortam şablonunun uyarlanması
• Etkin not defteri çalıştırma zamanları durduruluyor

Daha fazla bilgi

• Hesap kaynağı kullanımının izlenmesi

Üst konu: Araçlar için kaynakları hesapla