Verwenden Sie die Option für erweiterte Einstellungen, um ein Python auszuführen, das anhand von Beispieldaten demonstriert, wie Modellauswertungen konfiguriert werden können.
Verwenden Sie ein Notebook, um ein Modell zu erstellen, zu trainieren und einzusetzen, um den Einsatz des Modells zu überwachen. Das Notizbuch liefert auch historische Daten, die Ihnen Einblicke geben, die Sie einsehen können. Das Notebook verwendet das deutsche Kreditrisikomodell, das auch für die automatische Konfigurationsoption verwendet wird, um Beispieldaten bereitzustellen. Weitere Informationen finden Sie unter Übersicht über die Beispieldaten.
Vorbereitende Schritte
Wenn Sie die erweiterte Konfigurationsoption verwenden möchten, müssen Sie die Laufzeitumgebung Default Spark 3.3.x & Python 3.9 oder Runtime 22.2 in Python 3.10 auswählen, wenn Sie ein Jupyter Notebook im Notebook-Editor erstellen. Die Laufzeitumgebungen erfordern Serviceberechtigungsnachweise für die folgenden Services:
- Watson OpenScale
- IBM watsonx.ai Laufzeit
- Db2 Warehouse
watsonx.ai Studio, watsonx.ai Runtime, Watson OpenScale und andere ergänzende Dienste sind standardmäßig nicht verfügbar. Diese Services müssen von einem Administrator auf der IBM Cloud Pak for Data-Plattform installiert werden. Um festzustellen, ob ein Service installiert ist, öffnen Sie den Servicekatalog und prüfen Sie, ob der Service aktiviert ist.
Erweiterte Konfiguration ausführen
- Laden Sie die Datei Watson OpenScale and Watson ML Engine.ipynb von Github herunter. Sie können sich anmelden und das Repository watson-openscale-samples klonen, um die Datei herunterzuladen, oder auf Unformatierten Inhalt kopieren klicken, um den Dateiinhalt in eine neue IPYNB-Datei einzufügen.
- Öffnen Sie watsonx.ai Studio und wählen Sie eines Ihrer Projekte aus.
- Klicken Sie auf der Registerkarte Assets auf Neues Asset > Mit Daten und Modellen in Python oder R-Notebooks arbeiten.
- Wählen Sie die Registerkarte Aus Datei aus und geben Sie einen Notebooknamen an.
- Wählen Sie Default Spark 3.3.x & Python 3.9 oder Runtime 22.2 unter Python 3.10 Runtime Environment im Menü Select runtime aus.
- Laden Sie die IPYNB-Datei hoch und klicken Sie auf Create. Das Notizbuch Arbeiten mit watsonx.ai Runtime wird geladen und in Ihrem Projekt geöffnet.
Nun können Sie die Schritte im Notizbuch befolgen, um das erweiterte Setup auszuführen und das deutsche Kreditrisikomodell für Modellauswertungen in Ihrer Serviceinstanz bereitzustellen.
Weitere Informationen
- Konfigurieren von Modellauswertungen mit manueller Einrichtung
- Konfigurieren von Modellauswertungen mit Auto-Setup
Übergeordnetes Thema: Bewertung von KI-Modellen