배포 작업 관리

하나 이상의 작업을 생성한 후에는 배포 공간의 ‘자산’ 탭에서 해당 작업을 확인하고 관리할 수 있습니다.

스페이스의 ‘자산’ 탭에서 다음을 수행할 수 있습니다:

작업 실행 상황을 확인하려면 ‘작업 실행 ’ 탭을 엽니다.

작업 관리의 다양한 측면에 대해서는 다음 섹션을 참조하십시오:

공간별 채용 정보 보기

‘작업’ 페이지에서 해당 배포 공간에 있는 모든 작업을 확인할 수 있습니다. 작업도 삭제할 수 있습니다.

특정 채용 공고의 세부 내용을 보려면 해당 공고를 클릭하세요. 구인 정보 상세 페이지에서 다음 작업을 수행할 수 있습니다:

해당 작업의 실행 내역과 각 실행의 상태를 확인하십시오. 실행이 실패한 경우, 해당 실행을 선택하여 로그의 마지막 부분을 확인하거나 전체 로그 파일을 다운로드하여 문제 해결에 활용할 수 있습니다. 실행에 실패한 것은 일시적인 연결 문제나 환경 문제와 관련이 있을 수 있습니다. 작업을 다시 실행해 보세요. 그래도 작업이 실패하면 고객 지원팀에 로그를 보내주십시오.
작업이 실행 중일 때, 정보 페이지의 진행률 표시기는 해당 작업의 진행 상황을 보여줍니다. 진행률 표시기를 사용하여 장시간 실행되는 작업을 모니터링할 수 있습니다.
노트북 작업의 경우, 완료된 노트북 실행 결과를 확인할 수 있습니다. 이 기능을 사용하여 시각화 결과를 검토하거나 여러 실행의 결과를 손쉽게 비교할 수 있습니다.
일정 설정을 수정하거나 다른 환경 템플릿을 선택하세요.
작업 실행 모음에서 실행 아이콘을 클릭하여 작업을 수동으로 실행하세요. 작업을 수동으로 실행하려면 해당 일정을 선택 해제해야 합니다.

작업이 성공적으로 실행되거나 실패하여 완료되면, UI를 통해 생성한 작업의 메타데이터는 기본적으로 30일 동안 저장됩니다. 배포 작업을 생성할 때 이 설정을 재정의할 수 있습니다. 또한 프로그래밍 방식으로 배포 작업의 메타데이터 보존 기간을 관리할 수 있습니다.

Python 클라이언트나 REST API를 사용하여 작업을 프로그래밍 방식으로 관리하는 경우, 30일 이내에 해당 GET 메서드를 사용하여 배포 엔드포인트에서 메타데이터를 가져올 수 있습니다.

메타데이터를 30일보다 길거나 짧은 기간 동안 보관하려면, POST 메서드의 retention=30 기본값인 쿼리 매개변수를 변경하여 기본값을 재정의하고 메타데이터를 보존하십시오.

참고:

값을 로 변경하면 자동 retention=-1 삭제가 취소되고 메타데이터가 유지됩니다.

작업 메타데이터를 완전히 제거하려면, ` DELETEhard_delete=trueWatson Machine Learning ` 메서드에 `delete` 쿼리 매개변수를 지정하여 작업을 프로그래밍 방식으로 삭제하십시오.

다음 예제는 메서드를 DELETE 사용하는 방법을 보여줍니다:

DELETE /ml/v4/deployment_jobs/{JobsID}

Watson Machine Learning REST API 및 watsonx.ai Python 클라이언트 라이브러리를 사용하여 배치 배포 및 작업을 생성하는 방법을 보여주는 샘플 노트북 링크는 ‘머신 러닝 샘플 및 예제’를 참조하십시오.