Translation not up to date
Użyj opcji konfiguracji zaawansowanej, aby uruchomić notatnik Python , który używa przykładowych danych w celu zademonstrować, w jaki sposób można skonfigurować oceny modelu dla Watson OpenScale.
Za pomocą notatnika można budować, szkolić i wdrażać model oraz konfigurować Watson OpenScale w celu monitorowania wdrażania modelu. W notatniku dostępne są również dane historyczne, które generują spostrzeżenia, które można wyświetlić w systemie Watson OpenScale. W notatniku używany jest niemiecki model ryzyka kredytowego, który jest również używany dla opcji automatycznej konfiguracji w celu udostępnienia przykładowych danych. Więcej informacji na ten temat zawiera sekcja Przegląd przykładowych danych.
Zanim rozpoczniesz
Aby użyć opcji konfiguracji zaawansowanej, należy wybrać opcję Domyślny Spark 3.3.x & Python 3.9 lub Środowisko wykonawcze 22.2 w środowisku wykonawczym Python 3.10 podczas tworzenia Jupyter Notebook w edytorze notatnika. Środowiska wykonawcze wymagają referencji usługi dla następujących usług:
- Watson OpenScale
- IBM Watson Machine Learning
- Db2 Warehouse
Produkty Watson Studio, Watson Machine Learning, Watson OpenScalei inne usługi dodatkowe nie są domyślnie dostępne. Administrator musi zainstalować te usługi na platformie IBM Cloud Pak for Data . Aby określić, czy usługa jest zainstalowana, należy otworzyć katalog usług i sprawdzić, czy usługa jest włączona.
Uruchamianie konfiguracji zaawansowanej
- Pobierz plik Watson OpenScale i Watson ML Engine.ipynb z Github. Można zalogować się i sklonować repozytorium watson-openscale-samples, aby pobrać plik, lub kliknąć opcję Kopiuj surowiec , aby wkleić treść pliku do nowego pliku IPYNB.
- Otwórz program Watson Studio i wybierz jeden z projektów.
- Na karcie Zasoby kliknij opcję Nowy zasób > Edytor notatnika Jupyter.
- Wybierz kartę Z pliku i podaj nazwę notatnika.
- Wybierz Domyślny Spark 3.3.x & Python 3.9 lub Środowisko wykonawcze 22.2 w środowisku wykonawczym Python 3.10 z menu Wybierz środowisko wykonawcze .
- Prześlij plik IPYNB i kliknij przycisk Utwórz. Notatnik Praca z programem Watson Machine Learning jest ładowany i otwierany w projekcie.
Teraz można wykonać kroki znajdujące się w notatniku, aby uruchomić zaawansowane konfigurowanie i wdrożyć model ryzyka kredytowego niemieckiego w instancji usługi Watson OpenScale .
Więcej inform.
Instalowanie modułu Python w celu skonfigurowania systemu Watson OpenScale
- Konfigurowanie systemu Watson OpenScale przy użyciu ręcznej konfiguracji
- Konfigurowanie systemu Watson OpenScale przy użyciu funkcji automatycznej konfiguracji
Temat nadrzędny: Watson OpenScale