Infraestructuras y especificaciones de software en Watson Machine Learning

Puede utilizar herramientas, bibliotecas e infraestructuras populares para entrenar y desplegar sus modelos y funciones de aprendizaje automático.

Infraestructura

Una infraestructura contiene un conjunto de algoritmos, herramientas y bibliotecas reutilizables para desarrollar modelos de aprendizaje automático sobre los que puede basarse para requisitos de aplicación específicos. Las infraestructuras describen la infraestructura de aprendizaje automático o de aprendizaje profundo que se utiliza para crear el modelo. Puede utilizar infraestructuras populares como, por ejemplo, Tensorflow, que da soporte a algoritmos de aprendizaje profundo y de aprendizaje automático tradicional con Watson Machine Learning para un desarrollo más eficiente.

Tipo de modelo

El tipo de modelo indica la infraestructura de aprendizaje automático o de aprendizaje profundo y la versión de infraestructura que se utiliza para crear el modelo de aprendizaje automático. Es posible que los modelos de aprendizaje automático o de aprendizaje profundo que cree utilizando la misma infraestructura no sean compatibles entre versiones. Por ejemplo, si ha creado el modelo con el tipo de modelo pytorch-onnx_1.10 , debe crear el modelo utilizando pytorch versión 1.10 y guardar el modelo en formato ONNX.

Especificación de software

Las especificaciones de software definen el lenguaje de programación y la versión que se utilizan para crear un modelo o una función. Puede utilizar especificaciones de software para configurar el software que se utiliza para ejecutar los modelos y las funciones. También puede definir la versión de software que se utilizará e incluir sus propias extensiones. Por ejemplo, puedes utilizar conda archivos.yml o bibliotecas personalizadas.

Plataforma

La plataforma describe la plataforma de hardware en la que puede desplegar el modelo de aprendizaje automático con una especificación de software soportada. Dependiendo del marco de trabajo con el que hayas creado tu modelo, puedes utilizar Watson Machine Learning para implementar tu modelo en las plataformas Z ( s390x ), Power (PPC) o x86.

Ciclo de vida de las infraestructuras y especificaciones de software soportadas

Las infraestructuras y las especificaciones de software soportadas al instalar o actualizar a la versión más reciente de Cloud Pak for Data pasan por fases de desuso, constricción y discontinuación en futuros releases de Cloud Pak for Data, que se describen a continuación:

  1. Soportado: El entorno de ejecución correspondiente a la especificación de software está soportado al instalar o actualizar a la última versión de Cloud Pak for Data.

    Para obtener más información, consulte Infraestructuras de despliegue y especificaciones de software soportadas.

  2. En desuso: el entorno de ejecución correspondiente a la especificación de software está soportado al instalar o actualizar a la última versión de Cloud Pak for Data, pero se eliminará en un próximo release.

    Por ejemplo, la especificación de software runtime-22.2-py3.10 está en desuso en Cloud Pak for Data versión 4.8.4. En este caso, si instala o actualiza a una nueva instancia de servicio de Watson Machine Learning , puede crear o desplegar modelos de aprendizaje automático que utilicen runtime-22.2-py3.10. Sin embargo, el soporte para runtime-22.2-py3.10 se dejará de mantener en un próximo release, por lo que debe actualizar a la especificación de software más reciente para asegurarse de que los despliegues están soportados.

  3. Restringido: El entorno de ejecución correspondiente a la especificación de software está soportado al actualizar a la última versión de Cloud Pak for Data. Sin embargo, el entorno de ejecución no está soportado cuando instala la versión más reciente de Cloud Pak for Data.

    Por ejemplo, la especificación de software runtime-22.1-py3.9 se limita en Cloud Pak for Data versión 4.8.0. En este caso, si instala una nueva instancia de servicio de Watson Machine Learning , no puede crear o desplegar modelos de aprendizaje automático que utilicen runtime-22.1-py3.9. Sin embargo, si actualiza desde Cloud Pak for Data versión 4.7.0 a la versión 4.8.0, los modelos existentes que ha creado y desplegado con 4.7.0 están soportados. También puede crear nuevos despliegues basados en modelos que utilizan especificaciones de software restrictivas durante una actualización.

  4. Discontinuado: el entorno de ejecución correspondiente a la especificación de software no está soportado al instalar o actualizar a la última versión de Cloud Pak for Data.

    Por ejemplo, la especificación de software tensorflow_rt22.1-py3.9-nnpa se ha dejado de mantener para Cloud Pak for Data versión 4.8.0. En este caso, si instala o actualiza a una nueva instancia de servicio de Watson Machine Learning , no puede crear o desplegar modelos de aprendizaje automático que utilicen tensorflow_rt22.1-py3.9-nnpa.

Gestión de infraestructuras y especificaciones de software obsoletas

Actualice las especificaciones de software y las infraestructuras en los modelos cuando estén obsoletas. A veces, puede actualizar fácilmente los activos. En otros casos, debe volver a entrenar o volver a desplegar los activos.

Para obtener más información, consulte Gestión de especificaciones de software o infraestructuras obsoletas.