Gerenciando implementações preditivas
Para fazer a implementação de forma correta, deve-se configurar um espaço de implementação e, em seguida, selecionar e configurar um tipo específico de implementação. Depois de implementar os ativos, você pode gerenciá-los e atualizá-los para garantir que tenham um bom desempenho e monitorar sua precisão.
Para ser capaz de implementar ativos de um espaço, deve-se ter uma instância de serviço de aprendizado de máquina que seja provisionada e associada a esse espaço.
As implementações on-line e em lote fornecem maneiras simples de criar um terminal de pontuação on-line ou executar a pontuação em lote com seus modelos
Se você desejar implementar uma lógica customizada:
- Crie uma função Python a ser usada para criar seu terminal on-line
- Gravar um bloco de notas ou script para pontuação em lote
Ativos implementável
A seguir, a lista de ativos que você pode implementar a partir de um espaço de tempo de execução watsonx.ai, com informações sobre os tipos de implementação aplicáveis:
| Tipo de ativo | Implementação em lote | Implementação on-line |
|---|---|---|
| Funções | True | True |
| Modelos | True | True |
| Scripts | True | Não |
- Um trabalho de implantação é uma forma de executar uma implantação em lote ou um ativo autônomo, como um fluxo no watsonx.ai Runtime. É possível selecionar a entrada e a saída para sua tarefa e escolher executá-la manualmente ou em um planejamento.
- Blocos de notas e fluxos usam ambientes de bloco de notas. É possível executá-los em um espaço de implementação, mas eles não são implementáveis
Depois de implementar os ativos, você pode gerenciá-los e atualizá-los para garantir que tenham um bom desempenho e monitorar sua precisão. Quando não precisar mais de sua implantação, exclua-a.