Detalhes de entrada da implementação em lote para modelos SPSS

Uso de dados conectados para uma implantação em lote

Um fluxo do SPSS Modeler pode ter vários nós de importação e exportação de dados. Se os nós usarem conexões de banco de dados, eles deverão ser configurados com os nomes das tabelas nas fontes de dados e nos destinos. Esses nomes de tabela são usados posteriormente para trabalhos em lote. Use os nós de Data Asset para importar dados e os nós de Data Asset Export para exportar dados. Quando estiver configurando os nós, escolha o nome da tabela em Connections; não escolha um ativo de dados em seu projeto. Defina os nomes dos nós e das tabelas antes de salvar e implantar o modelo no watsonx.ai Runtime.

Quando você implantar o modelo em um espaço de implantação, verifique se os nós se conectam a um banco de dados compatível no espaço de implantação. Em uma implantação em lote do modelo, os detalhes da conexão são selecionados a partir das referências de dados de entrada e saída, mas os nomes das tabelas de entrada e saída são selecionados a partir do modelo SPSS Modeler. Os nomes das tabelas de entrada e saída fornecidos nas referências de dados conectados são ignorados.

Para a implantação em lote de um modelo SPSS que usa uma conexão Cloud Object Storage, certifique-se de que o modelo SPSS tenha um único nó de ativo de dados de entrada e saída.

Combinações suportadas de origens de entrada e saída

Você deve especificar fontes de dados e destinos compatíveis para a entrada e a saída do trabalho em lote. Se você especificar fontes de dados e destinos incompatíveis, receberá um erro ao tentar executar o trabalho em lote.

Essas combinações são suportadas para tarefas em lote:

Especificando diversas entradas

Se estiver especificando várias entradas para uma implantação de modelo SPSS sem esquema, especifique uma ID para cada elemento em input_data_references.

Para obter mais informações, consulte Usando várias fontes de dados para uma tarefa do SPSS

Neste exemplo, ao criar a tarefa, forneça três entradas de entrada com IDs: sample_db2_conn, sample_teradata_conne sample_googlequery_conn e selecione os dados conectados necessários para cada entrada.

{
"deployment": {
    "href": "/v4/deployments/<deploymentID>"
  },
  "scoring": {
  	  "input_data_references": [{
               "id": "sample_db2_conn",
               "name": "DB2 connection",
               "type": "data_asset",
               "connection": {},
               "location": {
                     "href": "/v2/assets/<asset_id>?space_id=<space_id>"
               },
           },
           {
               "id": "sample_teradata_conn",
               "name": "Teradata connection",
               "type": "data_asset",
               "connection": {},
               "location": {
                     "href": "/v2/assets/<asset_id>?space_id=<space_id>"
               },
           },
           {
               "id": "sample_googlequery_conn",
               "name": "Google bigquery connection",
               "type": "data_asset",
               "connection": {},
               "location": {
                     "href": "/v2/assets/<asset_id>?space_id=<space_id>"
               },
           }],
  	  "output_data_references": {
  	  	        "id": "sample_db2_conn",
                "type": "data_asset",
                "connection": {},
                "location": {
                    "href": "/v2/assets/<asset_id>?space_id=<space_id>"
                },
          }
}

Especificação de referências de dados de forma programática

Se você estiver especificando referências de dados de entrada e saída de forma programática:

• A referência de origem de dados type depende do tipo de ativo. Consulte a seção Tipos de referência de origem de dados em Incluindo ativos de dados em um espaço de implementação.
• As tarefas do SPSS suportam diversas entradas de origem de dados e uma única saída. Se o esquema não estiver nos metadados do modelo quando você o salvou, será necessário inserir id manualmente e selecionar um ativo de dados para cada conexão. Se o esquema for fornecido nos metadados do modelo, os nomes id serão preenchidos automaticamente usando os metadados. Você seleciona o ativo de dados para os ' ids correspondentes no watsonx.ai Studio. Para obter mais informações, consulte Usando várias fontes de dados para uma tarefa do SPSS
• Para criar um ativo local ou gerenciado como uma referência de dados de saída, o campo name deve ser especificado para output_data_reference , para que um ativo de dados seja criado com o nome especificado Você não pode especificar um href que se refira a um ativo de dados local existente.

• Se estiver criando um trabalho usando o cliente Python, você deverá fornecer o nome da conexão que é referido nos nós de dados do modelo SPSS no campo id e o href do ativo de dados em location.href para referências de dados de entrada/saída da carga útil dos trabalhos de implantação. Por exemplo, é possível construir a carga útil da tarefa como esta:

  job_payload_ref = {
      client.deployments.ScoringMetaNames.INPUT_DATA_REFERENCES: [{
          "id": "DB2Connection",
          "name": "drug_ref_input1",
          "type": "data_asset",
          "connection": {},
          "location": {
              "href": <input_asset_href1>
          }
      },{
          "id": "Db2 WarehouseConn",
          "name": "drug_ref_input2",
          "type": "data_asset",
          "connection": {},
          "location": {
              "href": <input_asset_href2>
          }
      }],
      client.deployments.ScoringMetaNames.OUTPUT_DATA_REFERENCE: {
              "type": "data_asset",
              "connection": {},
              "location": {
                  "href": <output_asset_href>
              }
          }
      }