지원되는 머신 러닝 제공업체

머신 러닝 제공업체에 대한 세부 정보 변경 또는 업데이트하기

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타일 메뉴 ' ' 아이콘을 클릭한 다음 세부 정보 보기 및 편집을 클릭합니다.

IBM watsonx.ai 런타임

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IBM watsonx.ai 런타임 머신 러닝 엔진을 추가하려면 다음 명령을 실행하세요:

WML_CREDENTIALS = {
                   "url": "https://us-south.ml.cloud.ibm.com",
                   "apikey": IBM CLOUD_API_KEY
}
 
wos_client.service_providers.add(
        name=SERVICE_PROVIDER_NAME,
        description=SERVICE_PROVIDER_DESCRIPTION,
        service_type=ServiceTypes.WATSON_MACHINE_LEARNING,
        deployment_space_id = WML_SPACE_ID,
        operational_space_id = "production",
        credentials=WMLCredentialsCloud(
            apikey=CLOUD_API_KEY,      ## use `apikey=IAM_TOKEN` if using IAM_TOKEN to initiate client
            url=WML_CREDENTIALS["url"],
            instance_id=None
        ),
        background_mode=False
    ).result
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Microsoft Azure ML Studio

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Azure ML Studio 기계 학습 엔진을 추가하려면 다음 명령을 실행하십시오.

AZURE_ENGINE_CREDENTIALS = {
    "client_id": "",
    "client_secret": "",
    "subscription_id": "",
    "tenant": ""
}
 
wos_client.service_providers.add(
        name=SERVICE_PROVIDER_NAME,
        description=SERVICE_PROVIDER_DESCRIPTION,
        service_type=ServiceTypes.AZURE_MACHINE_LEARNING,
        #deployment_space_id = WML_SPACE_ID,
        #operational_space_id = "production",
        credentials=AzureCredentials(
            subscription_id= AZURE_ENGINE_CREDENTIALS['subscription_id'],
            client_id = AZURE_ENGINE_CREDENTIALS['client_id'],
            client_secret= AZURE_ENGINE_CREDENTIALS['client_secret'],
            tenant = AZURE_ENGINE_CREDENTIALS['tenant']
        ),
        background_mode=False
    ).result
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Amazon SageMaker

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AWS Sagemaker 기계 학습 엔진을 추가하려면 다음 명령을 실행하십시오.

SAGEMAKER_ENGINE_CREDENTIALS = {
                   'access_key_id':””,
                   'secret_access_key':””,
                   'region': '}
 
wos_client.service_providers.add(
        name="AWS",
        description="AWS Service Provider",
        service_type=ServiceTypes.AMAZON_SAGEMAKER,
        credentials=SageMakerCredentials(
            access_key_id=SAGEMAKER_ENGINE_CREDENTIALS['access_key_id'],
            secret_access_key=SAGEMAKER_ENGINE_CREDENTIALS['secret_access_key'],
            region=SAGEMAKER_ENGINE_CREDENTIALS['region']
        ),
        background_mode=False
    ).result
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Microsoft Azure ML 서비스

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Azure ML Service 기계 학습 엔진을 추가하려면 다음 명령을 실행하십시오.

service_type = "azure_machine_learning_service"
added_service_provider_result = wos_client.service_providers.add(
        name=SERVICE_PROVIDER_NAME,
        description=SERVICE_PROVIDER_DESCRIPTION,
        service_type = service_type,
        credentials=AzureCredentials(
            subscription_id= AZURE_ENGINE_CREDENTIALS['subscription_id'],
            client_id = AZURE_ENGINE_CREDENTIALS['client_id'],
            client_secret= AZURE_ENGINE_CREDENTIALS['client_secret'],
            tenant = AZURE_ENGINE_CREDENTIALS['tenant']
        ),
        background_mode=False
    ).result
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기계 학습 제공자의 목록 생성

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모든 바인딩의 목록을 보려면 list 메소드를 실행하십시오.

client.service_providers.list()

특정 기계 학습 엔진에 대한 자세한 정보는 다음 주제를 참조하십시오.

• 사용자 정의 머신 러닝 엔진 추가.
• Microsoft Azure 머신 러닝 스튜디오 엔진 추가
• Microsoft Azure 머신 러닝 서비스 엔진 추가
• Amazon SageMaker 기계 학습 엔진 추가

코딩 예제는 Watson OpenScale 샘플 노트북을 참조하세요.

상위 주제: Watson OpenScale AI 모델 평가하기