0 / 0
Go back to the English version of the documentation
El ile kurulum ile Watson OpenScale ' in yapılandırılması
Last updated: 12 Tem 2023
El ile kurulum ile Watson OpenScale ' in yapılandırılması

Watson OpenScale' i yapılandırmak için el ile ayar özelliğini kullanabilirsiniz. El ile kurulumla, veritabanları ve konuşlandırma alanları gibi var olan varlıkları kullanabilir ve bunları Watson OpenScale' e bağlayabilirsiniz. Ayrıca, dağıtımınıza ilişkin ortam tipini (üretim öncesi ya da üretim öncesi) seçme esnekliğine de sahip olun. Otomatik ayarın tersine, el ile kuruluş, Watson OpenScale yeteneklerini göstermek için örnek varlıkları kurmaz.

El ile ayarın çalıştırılması

El ile ayar başlatmak için aşağıdaki adımları izleyin:

  1. Hesabınızdan Watson OpenScale programını başlatın.
  2. El ile ayar seçeneğini belirleyin.

System setup (Sistem kuruluşu) sayfası açılır. El ile kuruluş işlemini tamamlamak için aşağıdaki bölümlerde açıklanan adımları tamamlamanız gerekir.

Veritabanı bağlantısı eklenmesi

Connect Watson OpenScale to a database to store model transactions and model evaluation results. Başlamak için bir Ücretsiz lite plan veritabanı kullanabilirsiniz. Diğer bir seçenek olarak, var olan bir PostgreSQL ya da Db2 veritabanı varsa, bunu Watson OpenScaleiçinde kullanabilirsiniz. Ayrıca, yeni bir veritabanı da satın alabilirsiniz.

Watson OpenScale' e bir veritabanı bağlantısı eklemek için aşağıdaki adımları izleyin:

  1. Sistem kuruluş sayfasında Veritabanı sekmesinin açık olduğundan emin olun. Düzenle Simgeyi düzenle simgesini tıklatın.

  2. Veritabanı tipini seçin:

    • Veritabanını hiçbir ücret ödemeden kullanmak için listeden Free lite plan veritabanı ' yı seçin.

    • Var olan bir veritabanını kullanmak için, aşağıdaki seçeneklerden birini seçin:
      a. Compose for PostgreSQL
      b. Databases for PostgreSQL
      c. Db2

    • Yeni bir veritabanı satın almak için Veritabanı satın alseçeneğini tıklatın.

  3. Veritabanı bağlantınıza ilişkin ayrıntıları tamamlayın ve Kaydetdüğmesini tıklatın.

Sınırlamalar

  • Veritabanı ve IBM Watson Machine Learning eşgörünümünün aynı hesapta konuşlandırılması gerekir.
  • Watson OpenScale , modelle ilgili verileri (geri bildirim verileri, puanlama bilgi yükü) ve hesaplanmış metrikleri depolamak için bir PostgreSQL ya da Db2 veritabanını kullanır. Lite Db2 planları şu anda desteklenmiyor.
  • Ücretsiz Lite plan veritabanı GDPR-uyumlu değil. Modeliniz kişisel olarak tanımlanabilir bilgileri (PII) işletiyorsa, yeni bir veritabanı satın almanız ya da GDPR kurallarına uymayan varolan bir veritabanını kullanmanız gerekir.

Makine öğrenimi sağlayıcısını ayarlama

Watson OpenScale , üretim öncesi ve üretim ortamları da dahil olmak üzere, makine öğrenimi ortamında depolanan devreye alınan modellere bağlanır. Aşağıdaki makine öğrenimi hizmet sağlayıcıları Watson OpenScaleiçinde kullanılabilir:

  • Watson Machine Learning
  • Amazon SageMaker
  • Microsoft Azure ML Studio
  • Microsoft Azure ML Hizmeti

Ayrıca, bir özel hizmet ortamıda kullanabilirsiniz.

Watson OpenScale ' i bir makine öğrenme sağlayıcısına bağlamak için aşağıdaki adımları izleyin:

  1. Makine öğrenim sağlayıcıları bölümünde, Makine öğrenme sağlayıcısını ekleseçeneğini tıklatın.
  2. İsteğe bağlı: Varsayılan adı değiştirmek için, Makine öğrenim sağlayıcıları' nin yanındaki Düzenle Simgeyi düzenle simgesini tıklatın.
  3. İsteğe bağlı: Bir açıklama girmek için, Tanım' ın yanındaki Düzenle Simgeyi düzenle simgesini tıklatın.
  4. Bağlantı bilgilerini girmek için, Bağlantı' nın yanındaki Düzenle Simgeyi düzenle simgesini tıklatın.
  5. Bir Hizmet sağlayıcı seçin ve bağlantı ayrıntılarını belirtin.
  6. Kaydetöğesini tıklatın.

Kullanıcıların ve rollerin yönetilmesi

Watson OpenScale değerlendirmelerinize erişmek istediğiniz kullanıcıları eklemeniz ve hangi görevlerin tamamlanabileceğini belirlemek için roller atamanız gerekir. Daha fazla bilgi için bakınız: Managing users and access.

Daha fazla bilgi

Üst konu: Watson OpenScaleiçin kuruluş seçenekleri

Generative AI search and answer
These answers are generated by a large language model in watsonx.ai based on content from the product documentation. Learn more