Configuração de avaliações de modelos com configuração avançada

Use a opção de configuração avançada para executar um notebook Python que usa dados de amostra para demonstrar como configurar avaliações de modelo.

Use um notebook para criar, treinar e implantar um modelo para monitorar a implantação do modelo. O notebook também fornece dados históricos que geram insights que você pode visualizar. O notebook usa o modelo de risco de crédito alemão que também é usado para a opção de configuração automática para fornecer dados de amostra. Para obter mais informações, consulte a Visão geral dos dados de amostra

Antes de iniciar

Para usar a opção de configuração avançada, deve-se selecionar o Default Spark 3.3.x & Python 3.9 ou o Runtime 22.2 no ambiente de tempo de execução Python 3.10 ao criar um Jupyter Notebook no editor de bloco de notas. Os ambientes de tempo de execução requerem credenciais de serviço para os serviços a seguir:

  • Watson OpenScale
  • Tempo de execução IBM watsonx.ai
  • Db2 Warehouse

watsonx.ai Studio, o watsonx.ai Runtime, o Watson OpenScale e outros serviços suplementares não estão disponíveis por padrão. Um administrador deve instalar esses serviços na plataforma IBM Cloud Pak for Data. Para determinar se um serviço está instalado, abra o catálogo de Serviços e verifique se o serviço está ativado.

Executando a configuração avançada

  1. Baixe o arquivo Watson OpenScale e Watson ML Engine.ipynb do Github. É possível conectar e clonar o repositório watson-openscale-samples para fazer download do arquivo ou clicar em Copiar conteúdo bruto para colar o conteúdo do arquivo em um novo arquivo IPYNB.
  2. Abra watsonx.ai Studio e selecione um de seus projetos.
  3. De Ativos aba, clique Novo ativo > Trabalhar com dados e modelos emPython ou cadernos R .
  4. Selecione a guia Do arquivo e especifique um nome de bloco de notas
  5. Selecione o Spark padrão 3.3.x & Python 3.9 ou o Runtime 22.2 no ambiente de tempo de execução Python 3.10 no menu Selecionar tempo de execução .
  6. Faça upload do arquivo IPYNB e clique em Criar. O notebook Working with watsonx.ai Runtime é carregado e aberto em seu projeto.

Agora você pode seguir as etapas do notebook para executar a configuração avançada e implantar o modelo de risco de crédito alemão em sua instância de serviço para avaliações de modelo.

Saiba Mais

Instalando um módulo Python para configurar o Watson OpenScale