Python スクリプトのバッチ・ デプロイメント 入力の詳細

データ・ソース

入力または出力データ参照:

• スペースからのローカルまたは マネージド 資産
• クラウド・ストレージおよびストレージ・ボリューム内の接続済み (リモート) 資産

注:

• Cloud Object Storageなどのクラウド・ストレージ接続の場合は、 アクセス・キーと 秘密鍵 (HMAC 資格情報とも呼ばれる) を構成する必要があります。

プログラムで入出力データの参照先を指定する場合は：

• データソースの参照先は、アセットの種類 type によって異なります。 詳しくは、 データ資産 の デプロイメント・スペース への追加 の『 データ・ソース参照タイプ 』セクションを参照してください。
• Python スクリプトの実行に必要な環境変数を、 scoring.environment_variables の 'key': 'value' のペアとして指定できます。 key は環境変数の名前でなければならず、 value は環境変数の対応する値でなければなりません。
• デプロイメント・ジョブ のペイロードは、 Python スクリプトを実行する デプロイメント コンテナーに JSON ファイルとして保存されます。 Python スクリプトは、 JOBS_PAYLOAD_FILE 環境変数を使用して JSON ファイルの絶対パス・ファイル名にアクセスできます。
• 入力データがローカル・データ・アセットまたは マネージド データ資産 として参照されている場合、 デプロイメント ・サービスは入力データをダウンロードし、 Python スクリプトを実行する デプロイメント ・コンテナーに配置します。 BATCH_INPUT_DIR 環境変数を使用して、ダウンロードした入力データのロケーション (パス) にアクセスできます。
• 入力データ参照 (データ資産 または接続 資産) の場合、データのダウンロードは Python スクリプトによって処理する必要があります。 接続済みの データ資産 または接続 資産 が デプロイメント・ジョブ ・ペイロードに存在する場合は、 JSON ファイルとして保存されている デプロイメント・ジョブ のペイロードへの絶対パスを含む JOBS_PAYLOAD_FILE 環境変数を使用してアクセスできます。
• 出力データをスペース内のローカルデータ資産または管理対象データ資産として永続化する必要がある場合は、 scoring.output_data_reference.location.name. 内で作成する資産の名前を指定できます。 Python スクリプトの一部として、出力データを BATCH_OUTPUT_DIR 環境変数で指定されたパスに配置できます。 デプロイメント ・サービスは、データを圧縮ファイル・フォーマットに圧縮し、 BATCH_OUTPUT_DIR で指定されたロケーションにアップロードします。
• これらの環境変数は内部的に設定されます。 これらを手動で設定しようとすると、値はオーバーライドされます。
  • BATCH_INPUT_DIR
  • BATCH_OUTPUT_DIR
  • JOBS_PAYLOAD_FILE
• 出力データをリモート・データ・ストアに保存する必要がある場合は、 output_data_reference.location で出力データ参照 (例えば、 データ資産 や接続済み データ資産) の参照を指定する必要があります。 Python スクリプトは、出力データをリモート・データ・ソースにアップロードする必要があります。 接続済みの データ資産 または接続 資産 の参照が デプロイメント・ジョブ のペイロードに存在する場合は、 JOBS_PAYLOAD_FILE 環境変数を使用してアクセスできます。この変数には、 JSON ファイルとして保存されている デプロイメント・ジョブ のペイロードへの絶対パスが含まれています。
• Python スクリプトで、 デプロイメント・ジョブ ペイロードに指定する必要がある入力データ参照または出力データ参照がない場合は、 scoring.input_data_references オブジェクトおよび scoring.output_data_references オブジェクトをペイロードに指定しないでください。

詳細情報

Watson Machine Learning でのスクリプトのデプロイ。