Descargas un Machine Learning modelo para ampliar un servicio de decisión.
Antes de empezar
Para esta tarea, debe tener una IBM Cloud Pak® for Data 
cuenta. Descargue un Machine Learning modelo de este recurso. Si no tiene una cuenta, póngase en contacto con su representante en IBM®.En su cuenta IBM Cloud Pak for Data, cree los siguientes recursos:
- Cloud Object Storage
- Watson Machine Learning
- Watson Studio
Nota: En IBM Cloud Pak for Data, debe establecer su región en Dallas(us-south) para este ejemplo.
Acerca de esta tarea
Esta tarea explica el proceso para descargar un modelo Machine Learning. Como ejemplo, la tarea utiliza el Modelo de predicción de aprobación de hipotecas, un archivo de ejemplo en IBM Cloud Pak for Data. Este modelo determina la probabilidad de que una persona obtenga un préstamo en función de su perfil. El modelo se ejecuta en el servicio de decisión Miniloan.
Procedimiento
Para descargar el modelo:
- Abra IBM Cloud Pak for Data , y configure su región IBM Cloud® en
Dallas(us-south).
- Abra el menú de navegación
en la esquina superior izquierda y haga clic en .
- Haz clic en Nuevo proyecto.
- Haz clic en Muestra.
- Haga clic en el mosaico denominado Evaluar un modelo ML.
- Haga clic en el botón Crear para crear el proyecto con el modelo ML. Visualiza el resumen de importación y asegúrate de que el proyecto se ha creado correctamente.
- Haga clic en Modelo de predicción de aprobación de hipotecas, que está disponible en la sección Activos.
- Haga clic en el botón Promocionar a espacio de despliegue para desplegar el modelo.
- Elija un espacio de despliegue existente, o nombre uno nuevo, en el campo Espacio objetivo.
- En el menú de navegación situado en la esquina superior izquierda, seleccione Despliegues.
- Seleccione su espacio de despliegue.
- Elija Modelo de predicción de aprobación de hipotecas.
- Haga clic en el botón Nuevo despliegue.
- Dale un nombre al despliegue y elige Online como tipo.
- Haz clic en el botón Crear.
- Haga clic en su implantación en la lista
- En la página de referencia de la API, se muestran los puntos finales público y privado de la implantación.
- Copia el valor del campo endpoint público. Este valor se utilizará más adelante para anotar por separado esta parte de la URL :
https://us-south.ml.cloud.ibm.com/ml/v4/deployments/
30d8221b-47ad-48d1-8b68-2f042474ff91
predictions?version=2021-05-01
Nota: El valor de punto final mostrado es un ejemplo. Al realizar esta tarea se obtiene un valor diferente.
- Anote el ID de despliegue. En este ejemplo, el ID es
30d8221b-47ad-48d1-8b68-2f042474ff91.
- Haga clic en su espacio de despliegue en las migas de pan de la parte superior de la ventana del navegador: Despliegues / <tu espacio de despliegue>.
- Haga clic en el botón de flecha
situado sobre la bandeja, arriba a la derecha.
- Elige Espacio de exportación.
- Haga clic en el botón Nuevo archivo de exportación.
- Dé un nombre a su archivo de exportación y seleccione la casilla de verificación junto a Modelo de predicción de aprobación de hipotecas.
- Haz clic en el botón Crear.
- Desde la entrada que aparece en la tabla, pasa el ratón por encima y haz clic en el botón Descargar situado a la derecha de la entrada.
- Abre el directorio de descargas de tu ordenador y localiza el archivo con el nombre que hayas elegido. Abra el archivo comprimido (.zip).
- Dentro del archivo comprimido, navegue hasta assets/.METADATA.
- Extrae el fichero wml_model en el directorio. Contiene los detalles de su modelo de datos. No está bien formateado. Para visualizarlo, puede utilizar cualquier formateador JSON de su elección. Se puede dejar sin formato si no se quiere inspeccionar.
Qué hacer a continuación
En la siguiente tarea, se integra el modelo Machine Learning en el servicio de decisión Miniloan.