Detalhes de entrada de implementação de lote para scripts Python

Origens de dados

Referências de dados de entrada ou saída:

• Ativos locais ou gerenciados do espaço
• Ativos conectados (remotos) no armazenamento em nuvem

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.

Para referências de dados de entrada/saída sendo especificadas programaticamente:

• A referência de origem de dados type depende do tipo de ativo. Para obter mais informações, consulte a seção Tipos de referência de origem de dados em Incluindo ativos de dados em um espaço de implementação
• É possível especificar as variáveis de ambiente que são necessárias para a execução do script Python como 'key': 'value' pares em scoring.environment_variables O key deve ser o nome de uma variável de ambiente e o value deve ser o valor correspondente da variável de ambiente.
• A carga útil da tarefa de implementação é salva como um arquivo JSON no contêiner de implementação no qual você executa o script Python O script Python pode acessar o nome do caminho completo do arquivo JSON que usa a variável de ambiente JOBS_PAYLOAD_FILE .
• Se os dados de entrada forem referidos como um ativo de dados local ou gerenciado, o serviço de implementação fará download dos dados de entrada e os colocará no contêiner de implementação no qual você executa o script Python . Você pode acessar o local (caminho) dos dados de entrada baixados por meio da variável de ambiente BATCH_INPUT_DIR .
• Para referências de dados de entrada (ativo de dados ou ativo de conexão), o download dos dados deve ser tratado pelo script Python . Se um ativo de dados conectado ou um ativo de conexão estiver presente na carga útil de tarefas de implementação, será possível acessá-lo usando a variável de ambiente do JOBS_PAYLOAD_FILE que contém o caminho completo para a carga útil da tarefa de implementação que é salva como um arquivo JSON.
• Se os dados de saída devem ser persistidos como um ativo de dados local ou gerenciado em um espaço, é possível especificar o nome do ativo a ser criado em scoring.output_data_reference.location.name. Como parte de um script Python , os dados de saída podem ser colocados no caminho especificado pela variável de ambiente BATCH_OUTPUT_DIR . O serviço de implementação compacta os dados para o formato de arquivo compactados e faz upload deles no local especificado em BATCH_OUTPUT_DIR
• Essas variáveis de ambiente são definidas internamente. Se você tentar configurá-los manualmente, os valores serão substituídos:
  • BATCH_INPUT_DIR
  • BATCH_OUTPUT_DIR
  • JOBS_PAYLOAD_FILE
• Se os dados de saída devem ser salvos em uma loja de dados remota, você deve especificar a referência da referência de dados de saída (por exemplo, um ativo de dados ou um ativo de dados conectado) em output_data_reference.location. O script Python deve cuidar de fazer o upload dos dados de saída para a fonte de dados remota. Se um ativo de dados conectado ou uma referência de ativo de conexão estiver presente na carga útil das tarefas de implementação, será possível acessá-lo usando a variável de ambiente JOBS_PAYLOAD_FILE , que contém o caminho completo para a carga útil da tarefa de implementação que é salva como um arquivo JSON...
• Se o script Python não precisar de nenhuma referência de dados de entrada ou saída para ser especificado na carga útil do job de implementação, então não forneça os objetos scoring.input_data_references e scoring.output_data_references na carga útil.

Saiba Mais

Implementação de scripts no tempo de execução watsonx.ai.