Ändern der Version von „ Python “ für ein bereits bereitgestelltes Modell mithilfe der REST-API ( Decision Optimization )

Sie können ein vorhandenes Decision Optimization Modell mithilfe der REST-API „ Watson Machine Learning “ aktualisieren. Dies kann beispielsweise nützlich sein, wenn Sie in Ihrem Modell explizit eine Python-Version angegeben haben, die jetzt veraltet ist.

So ändern Sie die Version von „ Python “ für ein bereits bereitgestelltes Modell:

1. Erstellen Sie eine Überarbeitung Ihres Decision Optimization Modells.

   Alle API-Anforderungen erfordern einen Versionsparameter, der ein Datum im Format version=YYYY-MM-DD annimmt. Dieses Codebeispiel übergibt ein Modell, das die Datei update_model.json verwendet. Die URL variiert je nach Auswahl von Region/Standort für Ihren Machine Learning-Service.

   curl --request POST \
     "https://HOST-CLUSTER-HERE/ml/v4/models/MODEL-ID-HERE/revisions?version=2025-04-01" \
     -H "Authorization: ZenApiKey <token>" \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -d @revise_model.json

   Die Datei revise_model.json enthält den folgenden Code:

   {
     "commit_message": "Save current model",
     "space_id": "SPACE-ID-HERE"
   }

   Beachten Sie die Modellrevisionsnummer "rev", die in der Ausgabe zur Verwendung im nächsten Schritt bereitgestellt wird.
2. Aktualisieren Sie eine vorhandene Bereitstellung, damit aktuelle Jobs nicht beeinträchtigt werden:

   curl --request PATCH \
     "https://HOST-CLUSTER-HERE/ml/v4/deployments/DEPLOYMENT-ID-HERE?version=2025-04-01&space_id=SPACE-ID-HERE" \
     -H "Authorization: ZenApiKey <token>" \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -d @revise_deploy.json

   Die Datei revise_deploy.json enthält den folgenden Code:

   [
     {
     "op": "add",
     "path": "/asset",
     "value": {
       "id":"MODEL-ID-HERE",
       "rev":"MODEL-REVISION-NUMBER-HERE"
      }
     }
   ]

3. Ein vorhandenes Modell patchen, um die Version „ Python “ explizit anzugeben 3.12

   curl --request PATCH \
     "https://HOST-CLUSTER-HERE/ml/v4/models/MODEL-ID-HERE?rev=MODEL-REVISION-NUMBER-HERE&version=2025-04-01&space_id=SPACE-ID-HERE" \
     -H "Authorization: ZenApiKey <token>" \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -d @update_model.json

   Die Datei update_model.json mit dem explizit angegebenen Standardwert Python-Version enthält den folgenden Code:

   [
    {
    "op": "add",
    "path": "/custom",
    "value": {
      "decision_optimization":{
         "oaas.docplex.python": "3.12"
        }
      }
    }
   ]

   Gehen Sie alternativ wie folgt vor, um jede explizite Erwähnung einer Python-Version zu entfernen, sodass immer die Standardversion verwendet wird:

   [
    {
    "op": "remove",
    "path": "/custom/decision_optimization"
    }
   ]

4. Patch die Bereitstellung, um das Modell zu verwenden, das für Python erstellt wurde, um Version zu verwenden. 3.12

   curl --request PATCH \
     "https://HOST-CLUSTER-HERE/ml/v4/deployments/DEPLOYMENT-ID-HERE?version=2025-04-01&space_id=SPACE-ID-HERE" \
     -H "Authorization: ZenApiKey <token>" \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -d @update_deploy.json

   Die Datei update_deploy.json enthält den folgenden Code:

   [
    {
      "op": "add",
      "path": "/asset",
      "value": { "id":"MODEL-ID-HERE"}
    }
   ]