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使用高级设置配置模型评估
Last updated: 2024年11月28日
使用高级设置选项运行Python笔记本，使用样本数据演示如何配置模型评估。
使用笔记本构建、训练和部署模型，以监控模型部署情况。 笔记本还提供历史数据，让您可以查看这些数据。 笔记本使用也用于自动设置选项的德国信用风险模型来提供样本数据。 有关更多信息，请参阅 样本数据概述。
准备工作
要使用高级设置选项，必须在 Notebook 编辑器中创建 Jupyter Notebook 时选择 缺省 Spark 3.3.x 和 Python 3.9 或 Python 3.10 上的运行时 22.2 运行时环境。 运行时环境需要以下服务的服务凭证:
- Watson OpenScale
- IBM watsonx.ai运行时
- Db2 Warehouse
watsonx.ai Studio, watsonx.ai Runtime, Watson OpenScale, and other supplemental services are not available by default. 管理员必须在 IBM Cloud Pak for Data 平台上安装这些服务。 要确定某个服务是否已安装，请打开“服务”目录，并检查是否已启用该服务。
运行高级设置
- 从 Github 下载Watson OpenScale和WatsonMLEngine.ipynb文件。 您可以登录并克隆 watson-openscale-samples 存储库以下载文件，或者单击 复制原始内容 以将文件内容粘贴到新的 IPYNB 文件中。
- 打开watsonx.aiStudio，选择一个项目。
- 来自资产选项卡，点击新资产 > 使用数据和模型Python或 R 笔记本。
- 选择 源文件 选项卡并指定笔记本名称。
- 从 选择运行时 菜单中选择 缺省 Spark 3.3.x 和 Python 3.9 或 Python 3.10 上的运行时 22.2 运行时环境。
- 上载 IPYNB 文件，然后单击 创建。 在项目中加载并打开 "使用 "watsonx.ai运行时笔记本。
现在，您可以按照笔记本中的步骤运行高级设置，并将德国信贷风险模型部署到您的服务实例中进行模型评估。
了解更多信息
安装 Python 模块以设置 Watson OpenScale
母主题： 评估人工智能模型