Utilice la opción de configuración avanzada para ejecutar un cuaderno Python que utiliza datos de muestra para demostrar cómo configurar las evaluaciones del modelo.
Utilice un cuaderno para construir, entrenar y desplegar un modelo para supervisar el despliegue del modelo. El cuaderno también proporciona datos históricos que generan perspectivas que puedes consultar. El cuaderno utiliza el modelo de riesgo de crédito alemán que también se utiliza para la opción de configuración automática para proporcionar datos de ejemplo. Para obtener más información, consulte Visión general de los datos de ejemplo.
Antes de empezar
Para utilizar la opción de configuración avanzada, debe seleccionar Spark predeterminado 3.3.x & Python 3.9 o el entorno de ejecución de Runtime 22.2 en Python 3.10 al crear un Jupyter Notebook en el editor de cuadernos. Los entornos de ejecución requieren credenciales de servicio para los servicios siguientes:
- Watson OpenScale
- Tiempo de ejecución de IBM watsonx.ai
- Db2 Warehouse
'watsonx.ai Studio, ' watsonx.ai Runtime, ' Watson OpenScale, y otros servicios suplementarios no están disponibles por defecto. Un administrador debe instalar estos servicios en la plataforma de IBM Cloud Pak for Data. Para determinar si un servicio está instalado, abra el catálogo de servicios y compruebe si el servicio está habilitado.
Ejecución de la configuración avanzada
- Descargue el archivo Watson OpenScale y Watson ML Engine.ipynb de Github. Puede iniciar sesión y clonar el repositorio watson-openscale-samples para descargar el archivo o pulsar Copiar contenido sin formato para pegar el contenido del archivo en un nuevo archivo IPYNB.
- Abre watsonx.ai Studio y selecciona uno de tus proyectos.
- Desde el Activos pestaña, haga clic Nuevo recurso > Trabajar con datos y modelos enPython o cuadernos R .
- Seleccione la pestaña Desde archivo y especifique un nombre de cuaderno.
- Seleccione Spark predeterminado 3.3.x & Python 3.9 o el entorno de ejecución Runtime 22.2 en Python 3.10 en el menú Seleccionar tiempo de ejecución .
- Cargue el archivo IPYNB y pulse Crear. El cuaderno Working with watsonx.ai Runtime se carga y se abre en su proyecto.
Ahora puede seguir los pasos del cuaderno para ejecutar la configuración avanzada y desplegar el modelo de riesgo de crédito alemán en su instancia de servicio para las evaluaciones del modelo.
Más información
Instalación de un módulo Python para configurar Watson OpenScale
- Configuración de evaluaciones de modelos con configuración manual
- Configuración de evaluaciones de modelos con configuración automática
Tema principal: Evaluación de modelos de IA