在 Watson Machine Learning 中创建批处理部署

准备工作

必须将保存的模型从项目提升到部署空间。 有关更多信息，请参阅部署空间。

创建批量部署

执行以下步骤以从部署空间创建批处理部署:

1. 从部署空间中的 资产 选项卡，单击要部署的模型的名称。

2. 单击 新建部署。

3. 选择 批处理 作为部署类型。

4. 输入部署的名称和可选描述。

5. 选择 硬件规范。

   限制：

   如果要使用定制硬件规范，必须使用 Python 客户机 或 环境 API中的 hardware_specifications.store 函数 来创建并选择定制硬件规范。 不能从部署空间中的用户界面创建或选择定制硬件规范。

6. 选择与资产兼容的软件规范。

7. 单击创建。 当状态更改为 已部署时，将创建您的部署。

测试批量部署

要从部署空间测试批处理部署，必须创建批处理作业以提交数据进行处理。

1. 单击 新建作业 以创建部署资产的批处理作业。
2. 遵循提示来定义作业，指定输入数据以及运行作业的详细信息。
3. 手动或按指定的调度保存并运行作业。

要了解有关创建，运行和管理作业的更多信息，请参阅 在部署空间中创建作业。

检索批处理部署的端点

您必须检索端点 URL ，才能从应用程序访问批量部署。 请按照以下步骤获取批量部署的端点 URL ：

1. 在部署空间中，单击批处理部署的名称。
2. 在部署详细信息页面中，单击批处理作业的名称。

3. 从批处理任务详细信息页面，可以访问批处理部署的端点 URL。 单击复制 () 图标，将端点 URL 复制到剪贴板。

访问批处理部署详细信息

您可查看配置详细信息，例如软硬件规范。 此外，还可以从端点获取可以用于 API 调用的部署标识。

执行以下步骤以查看或更新批处理部署的详细信息:

1. 从空间的 部署 选项卡中，单击部署名称。
2. 单击 部署详细信息 选项卡以访问与批处理部署相关的信息。

如果您的组织正在使用任何用例来跟踪和监管资产，那么将在关联用例的构面表中记录受跟踪资产的部署信息。

以编程方式测试批处理部署

要以编程方式测试批处理部署，必须创建并运行批处理作业。 批处理评分成功运行后，会将结果写入文件。

以编程方式检索批处理部署的端点

要从笔记本检索批量部署的端点 URL ：

1. 通过调用 Python 客户机方法 client.deployments.list()来列出部署。
2. 查找包含您的部署的行。 部署端点 URL 列于 url 栏。