高度な設定オプションを使用して、サンプルデータを使用してモデル評価の設定方法を示すPythonノートブックを実行します。
ノートブックを使ってモデルを構築、トレーニング、デプロイし、モデルのデプロイを監視する。 ノートブックはまた、あなたが見ることができる洞察を生成する履歴データを提供します。 ノートブックは、ドイツの信用リスク・モデルを使用します。このモデルは、自動セットアップ・オプションでも使用され、サンプル・データを提供します。 詳しくは、 サンプル・データの概要を参照してください。
始める前に
拡張セットアップ・オプションを使用するには、ノートブック・エディターで Jupyter Notebook を作成するときに、 デフォルト Spark 3.3.x & Python 3.9 または ランタイム 22.2 on Python 3.10 ランタイム環境を選択する必要があります。 ランタイム環境には、以下のサービスのサービス資格情報が必要です。
- Watson OpenScale
- IBM watsonx.aiランタイム
- Db2 Warehouse
watsonx.aiStudio、watsonx.aiRuntime、Watson OpenScale、その他の補足サービスは、デフォルトでは利用できない。 管理者がこれらのサービスを IBM Cloud Pak for Data プラットフォームにインストールする必要があります。 サービスがインストールされているかどうかを確認するには、「サービス・カタログ」を開き、サービスが使用可能になっているかどうかを確認します。
拡張セットアップの実行
- Github からWatson OpenScaleとWatsonMLEngine.ipynbファイルをダウンロードしてください。 サインインして watson-openscale-samples リポジトリーを複製してファイルをダウンロードするか、 「未加工コンテンツのコピー (Copy raw contents)」 をクリックしてファイル・コンテンツを新しい IPYNB ファイルに貼り付けることができます。
- watsonx.aiStudioを開き、プロジェクトを1つ選択します。
- から資産タブをクリックして新しい資産 > データとモデルの操作PythonまたはRノートブック。
- 「ファイルから」 タブを選択し、ノートブック名を指定します。
- ランタイムの選択 メニューから デフォルトの Spark 3.3.x & Python 3.9 または Python 3.10 上のランタイム 22.2 ランタイム環境を選択します。
- IPYNB ファイルをアップロードし、 「作成」をクリックします。 「Working withwatsonx.aiRuntime」ノートブックがロードされ、プロジェクトで開きます。
これで、ノートブックの手順に従って、高度なセットアップを実行し、モデル評価のためにドイツの信用リスクモデルをサービスインスタンスにデプロイすることができます。
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