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고급 설정으로 모델 평가 구성
마지막 업데이트 날짜: 2024년 11월 28일
고급 설정 옵션을 사용하여 샘플 데이터를 사용하는 Python 노트북을 실행하여 모델 평가를 구성하는 방법을 시연합니다.
노트북을 사용하여 모델을 빌드, 교육 및 배포하여 모델 배포를 모니터링하세요. 노트북은 또한 인사이트를 생성하는 기록 데이터를 제공하여 사용자가 확인할 수 있습니다. 노트북은 자동 설정 옵션에도 사용되는 독일 신용 위험 모델을 사용하여 샘플 데이터를 제공합니다. 자세한 정보는 샘플 데이터 개요를 참조하십시오.
시작하기 전에
고급 설정 옵션을 사용하려면 노트북 편집기에서 Jupyter Notebook 을 작성할 때 Default Spark 3.3.x & Python 3.9 또는 Runtime 22.2 on Python 3.10 런타임 환경을 선택해야 합니다. 런타임 환경에는 다음 서비스에 대한 서비스 신임 정보가 필요합니다.
- Watson OpenScale
- IBM watsonx.ai 런타임
- Db2 Warehouse
watsonx.ai 스튜디오, watsonx.ai 런타임, Watson OpenScale 및 기타 보충 서비스는 기본적으로 제공되지 않습니다. 관리자는 IBM Cloud Pak for Data 플랫폼에 이러한 서비스를 설치해야 합니다. 서비스가 설치되었는지 여부를 판별하려면 서비스 카탈로그를 열고 서비스가 사용 가능한지 여부를 확인하십시오.
고급 설정 실행
- Github에서 Watson OpenScale 및 Watson ML Engine.ipynb 파일을 다운로드하세요. 로그인하여 watson-openscale-samples 저장소를 복제하여 파일을 다운로드하거나 원시 컨텐츠 복사 를 클릭하여 파일 컨텐츠를 새 IPYNB 파일에 붙여넣을 수 있습니다.
- watsonx.ai Studio를 열고 프로젝트 중 하나를 선택합니다.
- 로부터 자산 탭, 클릭 새 자산 > 데이터 및 모델 작업Python 또는 R 노트북 .
- 원본 파일 탭을 선택하고 노트북 이름을 지정하십시오.
- 런타임 선택 메뉴에서 기본 Spark 3.3.x & Python 3.9 또는 Runtime 22.2 on Python 3.10 런타임 환경을 선택하십시오.
- IPYNB 파일을 업로드하고 작성을 클릭하십시오. watsonx.ai 런타임 작업 노트북이 로드되고 프로젝트에서 열립니다.
이제 노트북의 단계에 따라 고급 설정을 실행하고 모델 평가를 위해 독일 신용 위험 모델을 서비스 인스턴스에 배포할 수 있습니다.
자세한 정보
Watson OpenScale 설정을 위해 Python 모듈 설치
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