Criação de implementações on-line

Testando uma implementação on-line

Siga estas etapas para testar sua implementação on-line:

1. Na guia Implemenções de seu espaço, clique no nome da implementação.
2. Clique na guia Teste para inserir dados e obter uma predição ou outra resposta do ativo implementado.

A maneira como você fornece dados de teste para uma implementação on-line depende do tipo de ativo implementado. Para a maioria dos ativos, é possível inserir dados de teste diretamente em um formulário, fazer upload de um arquivo que contém dados de teste ou colar os dados de teste como código JSON.. Se o seu modelo implementado tiver um esquema definido, os dados de teste deverão usar o mesmo esquema Por exemplo, para um modelo de classificação, insira os dados de teste usando as mesmas colunas, omitindo a coluna de predição Por exemplo, a seguir está a interface de teste para um modelo de classificação:

{"input_data":[{
        "fields": [<field1>, <field2>, ...],
        "values": [[<value1>, <value2>, ...]]
}]}

{"input_data":[{
        "fields": ["PassengerId","Pclass","Name","Sex","Age","SibSp","Parch","Ticket","Fare","Cabin","Embarked"],
        "values": [[1,3,"Braund, Mr. Owen Harris",0,22,1,0,"A/5 21171",7.25,null,"S"]]
}]}

{
    "parameters": {
        "prompt_variables": {
            "input": "input text goes here."
        }
    }
}

Recuperando o terminal para uma implementação on-line

Siga estas etapas para recuperar o endpoint URL para sua implementação on-line, de modo que você possa acessar a implementação a partir de seus aplicativos:

1. Na guia Implemenções de seu espaço, clique no nome da implementação.
2. Na guia Referência da API , localize os links de terminal privado e público Também é possível localizar fragmentos de códigos em várias linguagens de programação, como Python, Java e mais, para incluir os detalhes do terminal em um aplicativo.

Acessando os detalhes de implementação on-line

Siga estas etapas para revisar ou atualizar detalhes de implementação:

1. Na guia Implementações de seu espaço, clique em um nome de implementação.
2. Clique na guia Detalhes da implementação para acessar informações relacionadas à sua implementação on-line. Se sua organização estiver usando qualquer um dos casos de uso para controlar e controlar ativos, as informações de implementação para um ativo rastreado serão registradas em uma planilha no caso de uso associado.

Configurando gateways de API para fornecer pontos de extremidade estáveis

Watson Machine Learning fornece pontos finais estáveis para evitar tempo de inatividade. No entanto, você poderá enfrentar tempo de inatividade se mudar para uma nova instância do Cloud Pak for Data ou adicionar uma instância.

Os gateways API fornecem um endereço URL estável que pode ser usado com o seu endpoint API Watson Machine Learning. Você pode usar um gateway de API com seus pontos de extremidade de implantação para lidar com o tempo de inatividade, caso ele ocorra nos seguintes casos:

• Se você tiver mais de uma instância do Cloud Pak for Data em uma configuração de alta disponibilidade e uma das instâncias disponíveis falhar. Nesse caso, você pode usar um gateway de API para alternar automaticamente para outra instância, evitando assim uma falha completa.
• Se você tiver mais de um aplicativo que usa o mesmo endpoint e o endpoint de implantação não estiver disponível. Por exemplo, se você excluir acidentalmente a implantação. Nesse caso, você pode atualizar o endpoint no gateway da API para garantir que os aplicativos continuem a utilizá-lo.

Testando sua implementação on-line programaticamente

Para testar sua implantação online programaticamente, você deve preparar uma carga útil que corresponda ao esquema dos requisitos do modelo existente do ativo implantado. Por exemplo, os dados de entrada (carga útil) para um modelo de classificação devem corresponder ao esquema do modelo implementado. A amostra a seguir para um modelo de classificação fornece dados de teste com colunas e valores que correspondem exatamente ao esquema do modelo:

model_details = client.repository.get_details("<model_id>")  # retrieves details and includes schema
columns_in_schema = []
for i in range(0, len(model_details['entity']['schemas']['input'][0].get('fields'))):
    columns_in_schema.append(model_details['entity']['schemas']['input'][0].get('fields')[i]['name'])

X = X[columns_in_schema] # where X is a pandas dataframe that contains values to be scored
#(...)
scoring_values = X.values.tolist()
array_of_input_fields = X.columns.tolist()
payload_scoring = {"input_data": [{"fields": [array_of_input_fields],"values": scoring_values}]}

Recuperando o terminal para uma implementação on-line programaticamente

Para recuperar o endpoint URL de sua implementação on-line a partir de um notebook:

1. Liste as implantações chamando o método do clientePython ' client.deployments.list().
2. Localize a linha com a sua implementação O ponto de extremidade de implantação URL está listado na coluna url .