고급 설정을 통한 모델 평가 구성
고급 설정 옵션을 사용하여, 샘플 데이터를 통해 모델 평가 구성 방법을 보여주는 ‘ Python ’ 노트북을 실행해 보세요.
노트북을 사용하여 모델을 구축, 훈련 및 배포하고, 모델 배포 상태를 모니터링하세요. 이 노트북은 또한 사용자가 확인할 수 있는 통찰력을 도출해 주는 과거 데이터를 제공합니다. 이 노트북은 샘플 데이터를 제공하기 위해 자동 설정 옵션에서도 사용되는 독일 신용 위험 모델을 활용합니다. 자세한 내용은 샘플 데이터 개요 를 참조하십시오.
시작하기 전에
고급 설정 옵션을 사용하려면, 노트북 편집기에서 Jupyter Notebook 를 생성할 때 ‘Default Spark 3.3.x & Python 3.9 ’ 또는 ‘Runtime 22.2 on Python 3.10 ’ 런타임 환경을 선택해야 합니다. 런타임 환경에서는 다음 서비스에 대한 서비스 자격 증명이 필요합니다:
- Watson OpenScale
- IBM Watson Machine Learning
- Db2 Warehouse
Watson Studio, Watson Machine Learning, Watson OpenScale 및 기타 부가 서비스는 기본적으로 제공되지 않습니다. 관리자는 IBM Cloud Pak for Data 플랫폼에 이러한 서비스를 설치해야 합니다. 서비스가 설치되어 있는지 확인하려면 ‘서비스’ 목록을 열고 해당 서비스가 활성화되어 있는지 확인하십시오.
고급 설정 실행
- GitHub에서 Watson OpenScale 및 Watson ML Engine.ipynb 파일을 다운로드하세요. 로그인 후 watson-openscale-samples 저장소를 복제하여 파일을 다운로드하거나, ‘원본 내용 복사’를 클릭하여 파일 내용을 새로운 IPYNB 파일에 붙여넣을 수 있습니다.
- Watson Studio 를 열고 프로젝트 중 하나를 선택하세요.
- ‘자산’ 탭에서 ‘새 자산’ > ‘ Python 또는 R 노트북에서 데이터 및 모델 작업’을 클릭합니다.
- ‘파일에서’ 탭을 선택하고 노트북 이름을 지정합니다.
- ‘Select runtime’ 메뉴 에서 기본 Spark( 3.3.x ) 및 Python 3.9 또는 Runtime( 22.2 ) Python 3.10 런타임 환경을 선택하십시오.
- IPYNB 파일을 업로드한 후 ‘생성’을 클릭하세요. ‘ Watson Machine Learning 사용’ 노트북이 프로젝트에 로드되어 열립니다.
이제 노트북에 안내된 단계를 따라 고급 설정을 실행하고, 모델 평가를 위해 독일 신용 위험 모델을 서비스 인스턴스에 배포할 수 있습니다.