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Setup-Optionen für Modellauswertungen
Letzte Aktualisierung: 07. Nov. 2024
Setup-Optionen für Modellauswertungen

Wählen Sie einen Weg zur Konfiguration von Modellauswertungen, der Ihren Präferenzen und Ihrem Kenntnisstand entspricht.

Sie können watsonx.governance einrichten, um Auswertungen für maschinelles Lernen oder generative KI-Modelle zu konfigurieren.

Um Auswertungen für Modelle des maschinellen Lernens einzurichten, können Sie eine der folgenden Optionen verwenden:

Automatische Einrichtung

Die automatische Setup-Option ist eine geführte Erfahrung ohne Code, die eine Umgebung für maschinelles Lernen, eine Datenbank und ein Beispielmodell einrichtet und konfiguriert. Befolgen Sie die Schritte in der Tour, um das Beispielmodell in Watson OpenScaleauszuwerten. Nach Abschluss der Konfiguration können Sie den Service mit Ihrer eigenen Datenbank konfigurieren und eigene Modelle zum Dashboard hinzufügen. Siehe Automatische Konfiguration.

Manuelle Einrichtung

Bereiten Sie sich auf die Evaluierung von Modellen vor, indem Sie eine Verbindung zu einer Datenbank herstellen, Anbieter für maschinelles Lernen einrichten, den Umgebungstyp (Vorproduktion oder Produktion) angeben und optional integrierte Dienste hinzufügen. Siehe Manuelle Konfiguration.

Erweitertes Setup

Für Data-Scientists, die lieber in Notebooks arbeiten, lernen Sie, wie Sie die OpenScale-REST-APIs oder das Python SDK verwenden, um den Watson OpenScale-Service bereitzustellen und zu konfigurieren. Siehe Erweiterte Konfiguration.

Anmerkung: Für dieses Modul muss Python 3 installiert sein, das das Managementsystem für Pip-Pakete enthält. Anweisungen finden Sie unter [Installieren eines Python -Moduls zum Einrichten der Modellevaluierung] (cloud-alt-setup.html).

Übergeordnetes Thema: KI-Modelle mit Watson OpenScale