Utilizzare l'opzione di configurazione avanzata per eseguire un notebook Python che utilizza dati di esempio per dimostrare come configurare le valutazioni del modello.
Utilizzare un notebook per costruire, addestrare e distribuire un modello per monitorare la distribuzione del modello. Il notebook fornisce anche dati storici che generano approfondimenti visualizzabili. Il notebook utilizza il modello di rischio di credito tedesco utilizzato anche per l'opzione di configurazione automatica per fornire dati di esempio. Per ulteriori informazioni, consultare Panoramica dei dati di esempio.
Prima di iniziare
Per utilizzare l'opzione di configurazione avanzata, è necessario selezionare l'ambiente di runtime Default Spark 3.3.x & Python 3.9 o Runtime 22.2 su Python 3.10 quando si crea Jupyter Notebook nell'editor del notebook. Gli ambienti di runtime richiedono le credenziali del servizio per i seguenti servizi:
- Watson OpenScale
- Runtime IBM watsonx.ai
- Db2 Warehouse
watsonx.ai Studio, watsonx.ai Runtime, Watson OpenScale e altri servizi supplementari non sono disponibili per impostazione predefinita. Un amministratore deve installare questi servizi sulla piattaforma IBM Cloud Pak for Data. Per determinare se un servizio è installato, aprire il catalogo dei servizi e verificare se il servizio è abilitato.
Esecuzione della configurazione avanzata
- Scaricare il file Watson OpenScale e Watson ML Engine.ipynb da Github. Puoi accedere e clonare il repository watson - openscale - samples per scaricare il file oppure fare clic su Copia contenuto non elaborato per incollare il contenuto del file in un nuovo file IPYNB.
- Aprire watsonx.ai Studio e selezionare uno dei progetti.
- Dal Risorse scheda, fare clic Nuova risorsa > Lavora con dati e modelli inPython o taccuini R .
- Selezionare la scheda Da file e specificare un nome notebook.
- Seleziona l'ambiente di runtime Default Spark 3.3.x & Python 3.9 o Runtime 22.2 su Python 3.10 dal menu Seleziona runtime .
- Carica il file IPYNB e fai clic su Create. Il blocco note Working with watsonx.ai Runtime viene caricato e aperto nel progetto.
Ora è possibile seguire i passaggi del blocco note per eseguire la configurazione avanzata e distribuire il modello di rischio di credito tedesco alla propria istanza di servizio per le valutazioni del modello.
Ulteriori informazioni
Installazione di un modulo Python per configurare Watson OpenScale
- Configurazione delle valutazioni dei modelli con l'impostazione manuale
- Configurazione delle valutazioni dei modelli con l'impostazione automatica
Argomento principale: Valutazione dei modelli di IA