Sie erstellen Inhalte in Form von Assets, wenn Sie mit Tools in Arbeitsbereichen mit Onlinezusammenarbeit arbeiten. Ein Asset ist ein Element, das Informationen zu einem Dataset, einem Modell oder einem anderen Element enthält, das mit Daten arbeitet.
Sie fügen Assets hinzu, indem Sie sie importieren oder mit Tools erstellen. Sie arbeiten mit Assets in Arbeitsbereichen mit Onlinezusammenarbeit. Der von Ihnen verwendete Arbeitsbereich hängt von Ihren Tasks ab.
Projekte Hier arbeiten Sie mit anderen zusammen, um mit Daten zu arbeiten und Assets zu erstellen. Die meisten Tools befinden sich in Projekten und Sie führen Assets aus, die Code in Projekten enthalten. Sie können beispielsweise Daten importieren, Daten vorbereiten, Daten analysieren oder Modelle in Projekten erstellen. Siehe Projekte.
Bereitstellungsbereiche Hier können Sie Assets implementieren und ausführen, die für Test-oder Produktionszwecke bereit sind. Sie verschieben Assets aus Projekten in Bereitstellungsbereiche und erstellen anschließend Bereitstellungen aus diesen Assets. Sie überwachen und aktualisieren Implementierungen nach Bedarf. Weitere Informationen finden Sie unter Bereitstellungsbereiche.
Sie können viele verschiedene Assettypen erstellen, aber alle Assets haben einige gemeinsame Eigenschaften:
Assettypen
Zum Erstellen der meisten Assettypen müssen Sie ein bestimmtes Tool verwenden.
In der folgenden Tabelle werden die Typen von Assets aufgelistet, die Sie erstellen können, die Tools, die Sie zum Erstellen benötigen, und die Arbeitsbereiche, in denen Sie sie hinzufügen können.
| Assettyp | Beschreibung | Tools zum Erstellen | Arbeitsbereiche |
|---|---|---|---|
| AutoAI-Experiment | Generiert automatisch potenzielle Pipelines für Vorhersagemodelle. | AutoAI | Projekte |
| AI-Auswertung | Bewerten und vergleichen Sie Prompt-Vorlagen mit Evaluation Studio. | watsonx.governance | Projekte |
| Verbundenes Datenasset | Stellt Daten dar, auf die über eine Verbindung zu einer fernen Datenquelle zugegriffen wird. | Tool für verbundene Daten | Projekte, Bereiche |
| Connection | Enthält die Informationen für die Verbindung zu einer Datenquelle. | Verbindungstool | Projekte, Bereiche |
| Datenasset aus Datei | Stellt eine Datei dar, die Sie von Ihrem lokalen System hochgeladen haben | Teilfenster 'Hochladen' | Projekte, Bereiche |
| Data Refinery-Ablauf | Bereitet Daten vor. | Data Refinery | Projekte, Bereiche |
| Decision Optimization | Löst Optimierungsprobleme | Decision Optimization | Projekte |
| Federated Learning-Experiment | Trainiert ein allgemeines Modell für eine Gruppe ferner Datenquellen | Föderiertes Lernen | Projekte |
| Ordnerasset | Stellt einen Ordner in IBM Cloud Object Storage dar. | Tool für verbundene Daten | Projekte, Bereiche |
| Jupyter-Notebook | Führt Python -oder R-Code aus, um Daten zu analysieren oder Modelle zu erstellen. | Jupyter-Notebook-Editor, AutoAI, Prompt Lab | Projekte |
| Modell | Enthält Informationen zu einem gespeicherten oder importierten Modell. | Verschiedene Tools, die Experimente ausführen oder Modelle trainieren | Projekte, Bereiche |
| Modellanwendungsfall | Verfolgt den Lebenszyklus eines Modells von der Anforderung bis zur Produktion. | watsonx.governance | Bestand |
| Pipeline | Automatisiert den Modelllebenszyklus. | Orchestrierungspipelines | Projekte |
| Eingabeaufforderungsvorlage | Eine einzelne Eingabeaufforderung. | Prompt Lab | Projekte |
| Eingabeaufforderungssitzung | Der Verlauf einer Arbeitssitzung im Prompt Lab. | Prompt Lab | Projekte |
| Python-Funktion | Enthält Python -Code zur Unterstützung eines Modells in der Produktion. | Jupyter-Notebookeditor | Projekte, Bereiche |
| script | Enthält ein Python -oder R-Script zur Unterstützung eines Modells in der Produktion. | Jupyter-Notizbuch-Editor, RStudio | Projekte, Bereiche |
| SPSS Modeler-Datenfluss | Führt einen Ablauf aus, um Daten vorzubereiten und ein Modell zu erstellen. | SPSS Modeler | Projekte |
| Visualisierung | Zeigt Visualisierungen aus einem Datenasset an. | Seite Visualisierung in Datenassets | Projekte |
| Synthetischer Datenfluss | Generiert synthetische Tabellendaten. | Synthetic Data Generator | Projekte |
| Optimiertes Modell | Ein abgestimmtes foundation model. | Tuning Studio | Projekte |
| Optimierungsexperiment | Ein Tuning-Experiment, bei dem ein abgestimmtes foundation model erstellt wird. | Tuning Studio | Projekte |
| Vektorindex | Ein Index, der Kontextinformationen für die Eingabeaufforderungen foundation model speichert. | Tool für verbundene Daten | Projekte |
Allgemeine Eigenschaften für Assets
Assets sammeln Informationen in Eigenschaften, wenn Sie sie erstellen, verwenden oder wenn sie von automatisierten Prozessen aktualisiert werden. Einige Eigenschaften werden von Benutzern bereitgestellt und können von Benutzern bearbeitet werden. Andere Eigenschaften werden automatisch vom System bereitgestellt. Die meisten vom System bereitgestellten Eigenschaften können nicht von Benutzern bearbeitet werden.
Das Feld Letzte Änderung für ein Asset verfolgt sowohl Benutzeraktionen als auch Systemaktionen. Systemaktionen treten häufig im Hintergrund auf und beinhalten möglicherweise nur Änderungen an den internen Metadaten des Assets.
Allgemeine Eigenschaften für Assets überall
Die meisten Assettypen verfügen über die Eigenschaften, die in der folgenden Tabelle in allen Arbeitsbereichen aufgelistet sind, in denen diese Assettypen vorhanden sind.
| Eigenschaft | Beschreibung | Bearbeitbar? |
|---|---|---|
| Ihren Namen | Der Assetname. Kann bis zu 255 Zeichen enthalten. Unterstützt Mehrbytezeichen. Darf nicht leer sein, darf keine Unicode-Steuerzeichen enthalten bzw. nicht ausschließlich Leerzeichen enthalten. Assetnamen müssen innerhalb eines Projekts oder Bereitstellungsbereichs nicht eindeutig sein. | Ja |
| Beschreibung | Optional Unterstützt Mehrbytezeichen und Hyperlinks. | Ja |
| Erstellungsdatum | Die Zeitmarke der Erstellung oder des Imports des Assets. | Nein |
| Ersteller oder Eigner | Der Benutzername oder die E-Mail-Adresse der Person, die das Asset erstellt bzw. importiert hat | Nein |
| Datum der letzten Änderung | Die Zeitmarke der letzten Änderung des Assets. | Nein |
| Letzter Bearbeiter | Der Benutzername oder die E-Mail-Adresse der Person, die das Asset zuletzt geändert hat. | Nein |
Allgemeine Eigenschaften für Assets, die in Tools ausgeführt werden
Einige Assets sind der Ausführung eines Tools zugeordnet. Beispiel: Ein AutoAI -Experimentasset wird im Tool AutoAI ausgeführt. Assets, die in Tools ausgeführt werden, werden auch als Betriebsassets bezeichnet. Jedes Mal, wenn Sie Assets in Tools ausführen, starten Sie einen Job. Sie können Jobs überwachen und planen. Jobs verwenden Rechenressourcen. Rechenressourcen werden in Capacity-Unit-Stunden (capacity unit hours, CUH) gemessen. Abhängig von Ihren Serviceplänen können Sie einen begrenzten Betrag von CUH pro Monat haben oder für die CUH bezahlen, die Sie jeden Monat nutzen.
Für viele Assets, die in Tools ausgeführt werden, können Sie die zu verwendende Konfiguration der Berechnungsumgebung auswählen. In der Regel führen umfangreichere und schnellere Umgebungskonfigurationen zu einem schnelleren Verbrauch von Rechenressourcen.
Neben Basiseigenschaften enthalten die meisten Assets, die in Tools ausgeführt werden, die folgenden Typen von Informationen in Projekten:
| Eigenschaften | Beschreibung | Bearbeitbar? | Arbeitsbereiche |
|---|---|---|---|
| Umgebungsdefinition | Die Umgebungsvorlage, Hardwarespezifikation und Softwarespezifikation für die Ausführung des Assets. Weitere Informationen finden Sie unter Umgebungen. | Ja | Projekte, Bereiche |
| Einstellungen | Informationen, die definieren, wie die Anlage ausgeführt wird Spezifisch für jeden Assettyp | Ja | Projekte |
| Zugeordnete Datenassets | Die Daten, an denen das Asset arbeitet. | Ja | Projekte |
| Jobs | Informationen zur Ausführung des Assets, einschließlich der Umgebungsdefinition, des Zeitplans und der Benachrichtigungsoptionen. Weitere Informationen finden Sie unter Jobs. | Ja | Projekte, Bereiche |
Datenassettypen und ihre Eigenschaften
Datenassettypen enthalten Metadaten und andere Informationen zu Daten, einschließlich des Zugriffs auf die Daten.
Die Vorgehensweise beim Erstellen eines Datenassets hängt davon ab, wo sich die Daten befinden:
- Wenn sich Ihre Daten in einer Datei befinden, laden Sie die Datei von Ihrem lokalen System in ein Projekt oder einen Bereitstellungsbereich hoch.
- Wenn Ihre Daten in einer fernen Datenquelle enthalten sind, erstellen Sie zuerst ein Verbindungsasset, das die Verbindung zu dieser Datenquelle definiert. Anschließend erstellen Sie ein Datenasset, indem Sie die Verbindung, den Pfad oder eine andere Struktur sowie die Tabelle oder Datei auswählen, die die Daten enthält. Dieser Typ der Datenassets wird als Verbundenes Datenassetbezeichnet.
Die folgende Abbildung zeigt, wie Datenassets aus Dateien auf hochgeladene Dateien in Cloud Object Storageverweisen. Verbundene Datenassets erfordern ein Verbindungsasset und verweisen auf Daten in einer fernen Datenquelle.
Sie können die folgenden Typen von Datenassets in einem Projekt oder Bereitstellungsbereich erstellen:
Datenasset aus einer Datei Stellt eine Datei dar, die Sie von Ihrem lokalen System hochgeladen haben. Die Datei wird im Objektspeicher-Container auf der IBM Cloud Object Storage-Instanz gespeichert, die mit dem Arbeitsbereich verbunden ist. Der Inhalt der Datei kann strukturierte Daten, unstrukturierte Textdaten, Bilder und andere Datentypen enthalten. Sie können ein Datenasset anhand einer Datei mit beliebigem Format erstellen. Sie können jedoch mehr Aktionen für CSV-Dateien ausführen als andere Dateitypen. Siehe Eigenschaften von Datenassets.
Sie können ein Datenasset aus einer Datei erstellen, indem Sie eine Datei in einen Arbeitsbereich hochladen. Sie können Datendateien auch mit Tools erstellen und in Assets konvertieren. So können Sie beispielsweise mit den Tools Data Refinery, Jupyter-Notebook und RStudio Datenbestände aus Dateien erstellen.
Verbundenes Datenasset Stellt eine Tabelle, eine Datei oder einen Ordner dar, auf die bzw. den über eine Verbindung zu einer fernen Datenquelle zugegriffen wird. Die Verbindung ist im Verbindungsasset definiert, das dem verbundenen Datenasset zugeordnet ist. Sie können ein verbundenes Datenasset für jede unterstützte Verbindung erstellen. Wenn Sie auf ein verbundenes Datenasset zugreifen, werden die Daten dynamisch aus der Datenquelle abgerufen. Siehe Eigenschaften von Datenassets.
Sie können verbundene Datenassets aus einer Datenquelle mit dem verbundenen Datentool in einem Arbeitsbereich importieren.
Ordner-Asset Repräsentiert einen Ordner in IBM Cloud Object Storage. Ein Ordnerdatenasset ist ein Sonderfall eines verbundenen Datenassets. Sie erstellen ein Ordnerdatenasset, indem Sie den Pfad zu dem Ordner und das IBM Cloud Object Storage-Verbindungsasset angeben. Sie können die Dateien und Unterordner anzeigen, die den Pfad mit dem Ordnerdatenasset gemeinsam nutzen. Die Dateien, die Sie in einem Ordnerdatenasset anzeigen können, sind selbst keine Datenassets. Beispiel: Sie können ein Ordnerdatenasset für einen Pfad erstellen, der Newsfeeds enthält, die kontinuierlich aktualisiert werden. Siehe Eigenschaften von Datenassets.
Sie können Ordner-Assets aus IBM Cloud Object Storage mit dem Tool für verbundene Daten in einen Arbeitsbereich importieren.
Verbindungsasset Enthält die Informationen, die erforderlich sind, um eine Verbindung zu einer Datenquelle herzustellen. Siehe Eigenschaften von Verbindungsassets.
Sie können Verbindungen mit dem Verbindungstool in einem Arbeitsbereich erstellen.
Weitere Informationen zum Erstellen und Importieren von Datenassets:
Eigenschaften von Datenassets aus Dateien und verbundenen Datenassets
Neben Basiseigenschaften verfügen Datenassets aus Dateien und verbundenen Datenassets über die Eigenschaften oder Seiten, die in der folgenden Tabelle aufgelistet sind.
| Eigenschaft oder Seite | Beschreibung | Bearbeitbar? | Arbeitsbereiche |
|---|---|---|---|
| Tags | Optional Textbeschriftungen, die Benutzer erstellen, um die Suche zu erleichtern. Ein Tag besteht aus einer Zeichenfolge mit bis zu 255 Zeichen. Sie kann Leerzeichen, Buchstaben, Zahlen, Unterstreichungszeichen, Gedankenstriche und die Symbole # und @ enthalten. | Ja | Projekte |
| Format | Der MIME-Typ einer Datei. Es wird automatisch erkannt. | Ja | Projekte, Bereiche |
| Quelle | Informationen zur Datendatei im Speicher oder zur Datenquelle und Verbindung. | Nein | Projekte, Bereiche |
| Assetdetails | Informationen zur Größe der Daten, zur Anzahl der Spalten und Zeilen sowie zur Assetversion. | Nein | Projekte, Bereiche |
| Vorschau des Assets | Eine Vorschau der Daten, die eine begrenzte Gruppe von Spalten und Zeilen aus der ursprünglichen Datenquelle enthält Siehe Assetinhalt oder Vorschau. | Nein | Projekte, Bereiche |
| Seite Profil | Metadaten und Statistiken zum Inhalt der Daten. Siehe Profil. | Ja | Projekte |
| Seite Visualisierungen | Diagramme und Grafiken, die Benutzer erstellen, um die Daten zu verstehen. Siehe Visualisierungen. | Ja | Projekte |
| Seite Featuregruppe | Informationen dazu, welche Spalten im Datenasset als Features in Modellen verwendet werden. Siehe Featuregruppen verwalten. | Ja | Projekte, Bereiche |
Eigenschaften von Verbindungsassets
Die Eigenschaften von Verbindungsassets hängen von der Datenquelle ab, die beim Erstellen einer Verbindung ausgewählt wurde. Siehe Verbindungstypen. Verbindungsassets für die meisten Datenquellen verfügen über die in der folgenden Tabelle aufgelisteten Eigenschaften.
| Eigenschaften | Beschreibung | Bearbeitbar? | Arbeitsbereiche |
|---|---|---|---|
| Verbindungsdetails | Die Informationen, die die Datenquelle identifizieren. Zum Beispiel den Namen der Datenbank, den Hostnamen, die IP-Adresse, den Port, die Instanz-ID, den Bucket, die URL und so weiter. | Ja | Projekte, Bereiche |
| Berechtigungsnachweiseinstellung | Gibt an, ob die Berechtigungsnachweise plattformübergreifend gemeinsam genutzt werden (Standardeinstellung) oder ob jeder Benutzer seine persönlichen Berechtigungsnachweise eingeben muss. Nicht alle Datenquellen unterstützen persönliche Berechtigungsnachweise. | Ja | Projekte, Bereiche |
| Authentifizierungsmethode | Das Format der Berechtigungsnachweisinformationen. Beispiel: ein API-Schlüssel oder ein Benutzername und ein Kennwort | Ja | Projekte, Bereiche |
| Berechtigungsnachweise | Der Benutzername und das Kennwort, der API-Schlüssel oder andere Berechtigungsnachweise, die für die Datenquelle und die angegebene Authentifizierungsmethode erforderlich sind | Ja | Projekte, Bereiche |
| Zertifikate | Gibt an, ob der Datenquellenport so konfiguriert ist, dass SSL-Verbindungen und andere Informationen zum SSL-Zertifikat akzeptiert werden. | Ja | Projekte, Bereiche |
| Private Konnektivität | Die Methode zum Herstellen einer Verbindung zu einer Datenbank, die nicht in das Internet ausgelagert ist. Siehe Verbindung zu Daten hinter einer Firewall herstellen. | Ja | Projekte, Bereiche |
Weitere Informationen
Übergeordnetes Thema: Übersicht über IBM watsonx.ai