デプロイメント・ジョブの管理

1 つ以上のジョブを作成した後、デプロイメント・スペースの資産タブからそれらを表示および管理できます。

スペースの資産タブから、以下を行うことができます。

ジョブの実行をモニターするには、「 ジョブ 」タブを開きます。

ジョブ管理のさまざまな局面については、以下のセクションを参照してください。

スペース内のジョブの表示

デプロイメント・スペースに存在するすべてのジョブを「ジョブ」ページから表示できます。ジョブを削除することもできます。

特定のジョブの詳細を表示するには、そのジョブをクリックします。ジョブの詳細ページから、以下を実行できます。

そのジョブの実行および各実行の状況を表示できます。実行が失敗した場合、実行のトラブルシューティングに役立てるために、実行を選択してログ末尾を表示するか、またはログ・ファイル全体をダウンロードできます。失敗した実行は、一時的な接続の問題または環境の問題に関連している可能性があります。ジョブの実行を再試行してください。それでもジョブが失敗した場合は、ログをお客様サポートに送信できます。
ジョブの実行中は、情報ページの進行状況表示に、実行の相対的な進行状況に関する情報が表示されます。進行状況表示を使用して、長時間実行をモニターできます。
ノートブック・ジョブの場合は、完了したノートブック実行の出力を表示できます。この機能を使用して、視覚化を確認したり、複数の実行からの出力を簡単に比較したりします。
スケジュール設定を編集するか、別の環境テンプレートを選択してください。
ジョブのアクション・バーから実行アイコンをクリックして、ジョブを手動で実行できます。ジョブを手動で実行するには、スケジュールの選択を解除する必要があります。

ジョブが正常に実行されたか失敗したかにかかわらず、 UI を使用して作成したジョブのメタデータは、デフォルトで 30 日間保管されます。デプロイメント・ジョブの作成時に、この設定をオーバーライドできます。デプロイメント・ジョブのメタデータ保存をプログラムで管理することもできます。

Python クライアントまたは REST API を使用してジョブをプログラマチックに管理している場合は、 30 日間に GET メソッドを使用してデプロイメントエンドポイントからメタデータを取得できます。

メタデータを30日以上、または30日未満の期間保持するには、メソッド POSTretention=30 のクエリパラメータをデフォルト値から変更し、デフォルト設定を上書きしてメタデータを保持するようにします。

注。

値を retention=-1 に変更すると、自動削除が取り消され、メタデータが保持されます。

プログラムでジョブを削除するには、 Watson Machine LearningDELETEhard_delete=true メソッドに対してクエリパラメータを指定し、ジョブのメタデータを完全に削除します。

以下の例は、 DELETE メソッドの使用方法を示しています。

DELETE /ml/v4/deployment_jobs/{JobsID}

Watson Machine Learning REST API および watsonx.ai Python クライアント・ライブラリーを使用してバッチ・デプロイメントおよびジョブを作成する方法を示すサンプル・ノートブックへのリンクについては、『機械学習のサンプルと例』を参照してください。