Python -Client-Beispiele (Decision Optimization)

Mit dem watson.ai Python können Sie ein Decision Optimization bereitstellen, Aufträge erstellen und überwachen und Lösungen abrufen.

Wie Sie Ihr Modell bereitstellen, erfahren Sie unter Modellbereitstellung.

Weitere Informationen finden Sie in der Dokumentation zumwatson.ai Python.

Siehe auch das folgende Beispiel Notebooks im Ordner jupyter der DO-Beispiele. Wählen Sie den entsprechenden Unterordner für das Produkt und die Version aus. Für watsonx On-Premises verwenden Sie Beispiele aus dem Unterordner Cloud Pak for Data v5.4.x
  • Deploying a DO model with WML
  • RunDeployedModel
  • ExtendWMLSoftwareSpec

Das Beispiel ' Deploying a DO model with WML zeigt Ihnen, wie Sie mit dem watson.ai Python ein Decision Optimization bereitstellen, Aufträge erstellen und überwachen und Lösungen abrufen können. Dieses Notebook verwendet das Diätbeispiel für das Modell Decision Optimization und führt Sie durch die gesamte Prozedur, ohne die Decision Optimization -Benutzerschnittstelle für Experimentezu verwenden.

RunDeployedModel zeigt Ihnen, wie Sie Jobs ausführen und Lösungen aus einem vorhandenen bereitgestellten Modell abrufen können. Dieses Notebook verwendet ein Modell, das für die Bereitstellung aus einem Decision Optimization Experiment UI -Szenario gespeichert wird.

Das ExtendWMLSoftwareSpec Notebook zeigt Ihnen, wie Sie die Softwarespezifikation Decision Optimization in Watson Machine Learningerweitern. Durch die Erweiterung der Softwarespezifikation können Sie Ihr eigenes Pip-Paket verwenden, um benutzerdefinierten Code hinzuzufügen, ihn in Ihrem Modell einzusetzen und Aufträge an ihn zu senden. Wenn Sie Ihre Paketerweiterung erstellen, muss der Name der komprimierten Datei denselben Namen haben wie die Paketerweiterung, einschließlich der Versionsnummer des Pakets. Beispiel:
yourpackage-1.0.4.tar.gz
yourpackage-1.0.4.zip
yourproject-1.2.3-py33-none-any.whl
So zeigt der folgende Code für ein Paket mit dem Namen " yourpackage-1.0.4.tgz, wie die Paketerweiterung erstellt wird. Sie müssen denselben Paketnamen und dieselbe Version im Feld " NAME verwenden.
meta_prop_pkg_ext = {
    client.package_extensions.ConfigurationMetaNames.NAME: "yourpackage-1.0.4.tgz",
    client.package_extensions.ConfigurationMetaNames.DESCRIPTION: "Pkg extension for custom lib",
    client.package_extensions.ConfigurationMetaNames.TYPE: "pip_zip"
}

Sie können auch in den Beispielen mehrere Notebooks für die Bereitstellung verschiedener Modelle finden, z. B. CPLEX-, DOcplex-und OPL-Modelle mit unterschiedlichen Datentypen.