IBM Cloud Pak for Data의 XaaS 버전 as a Service를 시작하는 방법을 요약했습니다.

이 문서는 주로 데이터 사용자 측의 작업을 설명합니다.

IBM Cloud Pak for Data as a Service 시작(6. 모델 배치 및 호출)

목차

소개

AutoAI로 만든 모델 배포

시리즈 목차

- 관리자용
IBM Cloud Pak for Data as a Service 시작(1. 프로비저닝)
- 모두
IBM Cloud Pak for Data as a Service 시작(2. 로그인)
- 데이터 이용자용
IBM Cloud Pak for Data as a Service 시작(3. 분석 환경편)
IBM Cloud Pak for Data as a Service 시작(4. 데이터 전처리)
IBM Cloud Pak for Data as a Service 시작(5. 모델 자동 작성)
IBM Cloud Pak for Data as a Service 시작(6. 모델 배치 및 호출)
IBM Cloud Pak for Data as a Service 시작(7. 대시보드 작성)
- 데이터 제공자용
IBM Cloud Pak for Data as a Service 시작(8. 카탈로그 작성)
IBM Cloud Pak for Data as a Service 시작(9. 비즈니스 용어 작성)
IBM Cloud Pak for Data as a Service 시작(10. 메타데이터 가져오기)
IBM Cloud Pak for Data as a Service 시작(11. 비즈니스 용어 지정)
- 데이터 이용자용
IBM Cloud Pak for Data as a Service 시작(12. 카탈로그 검색 및 데이터 찾기)
- 관리자용
IBM Cloud Pak for Data as a Service 시작(13.Db2 서비스 추가)

- 기타 참고
IBM Cloud Pak for Data as a Service 시작(14. GoSales 데이터 사용)
IBM Cloud Pak for Data as a Service 시작(15. 콜센터 데이터 세트 사용)
IBM Cloud Pak for Data as a Service 시작하기 (16.Modeler 흐름 샘플을 사용해보기
IBM Cloud Pak for Data as a Service 시작(17.Db2 서비스에 연결 정보 추가)
IBM Cloud Pak for Data as a Service 시작(18. 개선 및 아이디어 게시)
IBM Cloud Pak for Data as a Service 시작(19.Modeler 플로우에서 불량품건수 예측 모델 개발)
IBM Cloud Pak for Data as a Service 시작하기(20.

1. 소개

이 기사에서는 이전에 만든 AutoAI 모델을 Cloud Pak for Data에 배포하여 외부에서 호출하고 사용하는 방법을 안내합니다.

사전에 IBM Cloud Pak for Data as a Service 시작(5. 모델 자동 작성)이 완료되었다고 가정합니다.

2. AutoAI로 만든 모델 배포

2-1. IBM Cloud Pak for Data as a Service에 로그인하여 TOP 페이지를 표시합니다.
이미 IBM Cloud Pak for Data as a Service 시작(3. 분석 환경편)
에서 프로젝트를 만들고 있는 경우는, 「최근 사용한 프로젝트」에 프로젝트명이 표시되므로, 클릭합니다.


2-2.
이 모델의 오른쪽 가장자리를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 승격을 선택합니다.
IBM Cloud Pak for Data as a Service 시작(5. 모델 자동 작성)

2-3. 대상 공간에 승격할 공간이 없습니다.가 표시되면 새 공간을 작성하십시오. 오른쪽에 있는 새 공간을 클릭합니다.


2-4. 이름을 입력합니다.

기계 학습 서비스 선택에서 Watson Machine Learning을 선택하고 만들기를 클릭합니다.


2-5. 준비가 표시되면 닫기를 클릭합니다.


2-6. 프로모션을 클릭합니다.


2-7. 프로모션이 완료되면 왼쪽 메뉴에서 "배포 공간> 모든 공간 표시"를 클릭하십시오.


2-8. 공간 탭을 클릭하면 방금 만든 배포 공간이 표시되므로 클릭합니다.


2-9. 배포를 클릭합니다.


2-10. 온라인 또는 배치를 선택합니다. 여기서 온라인을 선택합니다. 이름을 입력하고 만들기를 클릭합니다.


2-11. 배포 탭으로 이동하여 배포 이름을 클릭합니다.


2-12. 외부 애플리케이션에서 호출하기 위한 소스 코드 샘플을 확인할 수 있습니다. 이 코드를 사용하면 실제 비즈니스 앱과 연동하여 애플리케이션에 모델을 통합할 수 있습니다.


2-13. 실제로 모델을 사용하고 싶다면 테스트 탭으로 이동하여 값을 입력하고 예측합니다.
이 예에서는 9.2개의 불량품이 나올 것이라는 예측이 되었습니다.


이와 같이 논코딩으로 데이터로부터 기계 학습 모델을 작성하고 Cloud Pak for Data 내에서 실행이 가능하므로 데이터에서 AI로의 활용을 원활하게 전개할 수 있습니다.

다음은, 데이터를 그래프등으로 가시화하는 패시보드의 작성 방법을 안내합니다. 다음 번(IBM Cloud Pak for Data as a Service 시작(7. 대시보드 작성))