Esempi di clientPython (Decision Optimization)
È possibile distribuire un modello di Decision Optimization, creare e monitorare lavori e ottenere soluzioni utilizzando il clientwatson.ai Python.
Per distribuire il modello, vedere Distribuzione del modello.
Per ulteriori informazioni, consultare la documentazionedel client Python diwatson.ai.
- Deploying a DO model with WML
- RunDeployedModel
- ExtendWMLSoftwareSpec
L'esempio 'Deploying a DO model with WML mostra come distribuire un modello 'Decision Optimization, creare e monitorare lavori e ottenere soluzioni utilizzando il modello 'watson.ai 'Python cliente. Questo notebook utilizza l'esempio di dieta per il modello Decision Optimization e guida l'utente attraverso l'intera procedura senza utilizzare l' interfaccia utente dell'esperimento Decision Optimization .
Il RunDeployedModel mostra come eseguire i lavori e ottenere soluzioni da un modello distribuito esistente. Questo blocco note utilizza un modello salvato per la distribuzione da uno scenario Decision Optimization IU esperimento .
yourpackage-1.0.4.tar.gz
yourpackage-1.0.4.zip
yourproject-1.2.3-py33-none-any.whlQuindi, per un pacchetto chiamato 'yourpackage-1.0.4.tgz, il codice seguente mostra come creare l'estensione del pacchetto. È necessario utilizzare lo stesso nome e la stessa versione del pacchetto nel campo " NAME.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"
}
Negli esempi sono disponibili anche diversi notebook per la distribuzione di vari modelli, ad esempio modelli CPLEX, DOcplex e OPL con diversi tipi di dati.