Python クライアントの例 (Decision Optimization)

watson.ai Pythonクライアントを使用することで、Decision Optimizationモデルのデプロイ、ジョブの作成と監視、ソリューションの取得が可能です。

モデルをデプロイするには、モデルのデプロイを参照してください。

詳細は「watson.ai'Pythonクライアントドキュメンテーション参照。

DO-samplesの jupyter フォルダーにある以下のサンプル notebooks も参照してください。 関連する製品およびバージョンのサブフォルダーを選択します。 watsonx オンプレミスの場合は、 Cloud Pak for Data v5.2.x サブフォルダのサンプルを使用します。
  • Deploying a DO model with WML
  • RunDeployedModel
  • ExtendWMLSoftwareSpec

Deploying a DO model with WMLサンプルは、watson.ai Pythonクライアントを使用して、Decision Optimizationモデルのデプロイ、ジョブの作成と監視、ソリューションの取得を行う方法を示しています。 この ノートブック は、 Decision Optimization モデルの栄養サンプルを使用し、 Decision Optimization エクスペリメント UIを使用せずに手順全体を実行します。

RunDeployedModel は、ジョブを実行し、既存のデプロイ済みモデルからソリューションを取得する方法を示しています。 この ノートブック は、 Decision Optimization エクスペリメント UI シナリオからのデプロイメント用に保存されたモデルを使用します。

ExtendWMLSoftwareSpec ノートブック は、 Watson Machine Learning内で Decision Optimization ソフトウェア仕様を拡張する方法を示しています。 ソフトウェア仕様を拡張することで、独自のpipパッケージを使用してカスタムコードを追加し、モデルにデプロイしてジョブを送信することができます。 パッケージ拡張子を作成する際、圧縮ファイルの名前はパッケージのバージョン番号を含め、パッケージ拡張子と同じ名前でなければなりません。 例えば、
yourpackage-1.0.4.tar.gz
yourpackage-1.0.4.zip
yourproject-1.2.3-py33-none-any.whl
このように、「yourpackage-1.0.4.tgz名前のパッケージの場合、以下のコードはパッケージの拡張子を作成する方法を示している。 NAMEフィールドには、同じパッケージ名とバージョンを使用する必要があります。
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"
}

また、さまざまなタイプのデータを持つ CPLEX、DOcplex、および OPL モデルなど、さまざまなモデルをデプロイするためのいくつかの ノートブック がサンプルに含まれています。