ML モデルでカスタム・コンポーネントを使用するための要件

IBM Watson Machine Learning にオンライン・ デプロイメント としてデプロイするモデルで、独自のトランスフォーマー、推定量、関数、クラス、およびテンソル操作を定義できます。

カスタムコンポーネントの定義と使用

モデルでカスタム・コンポーネントを使用するには、カスタム・コンポーネントを Python ディストリビューション・パッケージ にパッケージ化する必要があります。

パッケージの要件

  • パッケージ・タイプは次のいずれかでなければなりません: ソース配布 (タイプ Wheel および Egg の配布はサポートされません)
  • パッケージファイルの形式は、以下のとおりでなければなりません： .zip
  • カスタム・コンポーネントのサード・パーティー依存関係は、 pip によってインストール可能でなければならず、 setuptools ライブラリーの setup 関数の install_requires 引数に渡す必要があります。

以下を参照してください。 ソース配布の作成

サポートされるフレームワーク

以下のフレームワークは、カスタム・コンポーネントをサポートします。

  • Scikit-learn
  • XGBoost
  • Tensorflow
  • Python 関数
  • Python スクリプト
  • Decision Optimization

詳しくは、 サポートされるフレームワーク を参照してください。