Detalhes de entrada da implementação em lote para funções Python
Siga estas regras quando você estiver especificando detalhes de entrada para implementações em lote de funções Python .
Tabela de resumo do tipo de dados:
| Dados | Descrição |
|---|---|
| Tipo | inline |
| Formatos de arquivos | N/D |
Você pode implantar funções Python no watsonx.ai Runtime da mesma forma que pode implantar modelos. Suas ferramentas e apps podem usar o cliente watsonx.ai Python ou a API REST para enviar dados para suas funções implementadas da mesma maneira que eles enviam dados para modelos implementados. A implantação de funções dá a você a capacidade de:
- Ocultar detalhes (como credenciais)
- Preprocessar dados antes de passá-lo para modelos
- Manipulação de erros
- Inclusão de chamadas para vários modelos Todas essas ações acontecem dentro da função implementada, em vez de em sua aplicação.
Origens de dados
Para referências de dados de entrada/saída sendo especificadas programaticamente:
- A referência de origem de dados
typedepende do tipo de ativo. Consulte a seção Tipos de referência de origem de dados em Incluindo ativos de dados em um espaço de implementação.
Notas:
- Para conexões de armazenamento em nuvem, como Cloud Object Storage, você deve configurar a chave de acesso e a chave secreta, também conhecidas como credenciais HMAC.
- O parâmetro de variáveis de ambiente das tarefas de implementação não é aplicável.
- Certifique-se de que a saída esteja estruturada para corresponder ao esquema de saída descrito em Executar uma previsão de implantação síncrona .