9 Modelle - Erste Schritte

Auf der Seite "Modelle" werden die Benutzermodelle und die Liste der bereitgestellten Modelle angezeigt. Das Benutzermodell listet die Modelle im Schema eines Benutzers auf, und Deployments listet die in Oracle Machine Learning Services bereitgestellten Modelle auf.

Unter "Modelle" sind die Modellinformationen und das Modell-Deployment verfügbar unter:

• Benutzermodelle: Listet alle Modelle auf, die in einem Datenbankschema erstellt werden. In der Ansicht "Modelle" können Sie Modelle durchsuchen, anzeigen, bereitstellen und löschen.
• Deployments: Listet alle bereitgestellten Modelle auf. In der Ansicht "Deployments" können Sie die Modellmetadaten und die REST-API-URI der bereitgestellten Modelle anzeigen.

Benutzermodelle

In der Ansicht "Benutzermodelle" können Sie Modelle durchsuchen, anzeigen und bereitstellen. In der Ansicht "Benutzermodelle" werden die Modelle aufgelistet, die im Datenbankschema verfügbar sind:

Abbildung 9-1: Benutzermodelle

• Name: Zeigt den Modellnamen an. Bei Modellnamen kann es sich um einen beliebigen gültigen Datenbankobjektnamen handeln.
• Eigentümer: Zeigt den Benutzer an, der das Modell erstellt hat.
• Algorithmus: Zeigt den Namen des verwendeten Algorithmus an.
• Erstellungsdatum: Das Datum, an dem das Modell erstellt wird.
• Ziel: Zeigt das bei der Erstellung des Experiments ausgewählte Vorhersageziel an.

Sie können folgende Aufgaben durchführen:

• Bereitstellen: Um ein Modell bereitzustellen, wählen Sie das Modell aus, und klicken Sie auf Bereitstellen.
• Löschen: Um ein Modell zu löschen, wählen Sie es aus, und klicken Sie auf Löschen.

Deployments

In der Ansicht "Deployments" können Sie die Liste aller bereitgestellten Modelle anzeigen. Hier können Sie die Modellmetadaten anzeigen, die REST-API-URI der bereitgestellten Modelle anzeigen und auch alle bereitgestellten Modelle löschen.

Um ein bereitgestelltes Modell zu löschen, wählen Sie es aus, und klicken Sie auf Löschen.

Abbildung 9-2 Bereitgestellte Modelle

Für jedes bereitgestellte Modell werden die folgenden Informationen angezeigt:

• Name: Der Name des bereitgestellten Modells.
• Gemeinsam verwendet: Ermöglicht Benutzern in derselben PDB die Verwendung des Modells.
• Version: Zeigt die Modellversion an.
• Namespace: Zeigt den Modell-Namespace an.
• Eigentümer: Der Name des Benutzers, der das Modell bereitgestellt hat.
• Bereitstellungsdatum: Zeigt das Datum des Modell-Deployments an.

  Hinweis:

  Sie können dasselbe Modell nicht erneut bereitstellen. Sie können jedoch eine neue Version des Modells erstellen und bereitstellen. Anschließend können Sie das Modell basierend auf der Version verfolgen.
• URI: Zeigt den URI-Namen an. Klicken Sie auf den URI-Link, um die REST-API-URI des Modells anzuzeigen.

  Abbildung 9-3 REST-API-Spezifikationen eines bereitgestellten Modells

  

• Modell bereitstellen
  Wenn Sie ein Modell bereitstellen, erstellen Sie einen Oracle Machine Learning Services-Endpunkt für die Bewertung.

9.1 Modell bereitstellen

Wenn Sie ein Modell bereitstellen, erstellen Sie einen Oracle Machine Learning Services-Endpunkt für die Bewertung.

Im Dialogfeld Modell bereitstellen können Sie das Modell-Deployment im Kontext des UI-Experiments AutoML definieren. Um ein Modell bereitzustellen, definieren Sie Folgendes:

Abbildung 9-4: Bereitstellungsmodell

1. Im Feld Name wird standardmäßig der vom System generierte Modellname hier angezeigt. Sie können diesen Namen bearbeiten. Der Modellname muss ein eindeutiger alphanumerischer Name mit maximal 50 Zeichen sein.
2. Geben Sie im Feld URI einen Namen für die Modell-URI ein. Die URI muss alphanumerisch sein und darf maximal 200 Zeichen lang sein.
3. Geben Sie im Feld Version eine Version des Modells ein. Die Version muss das Format xx.xx aufweisen, wobei x eine Zahl ist.
4. Geben Sie im Feld Namespace einen Namen für den Modell-Namespace ein.
5. Klicken Sie auf Gemeinsam verwendet, damit Benutzer mit Zugriff auf das Datenbankschema das Modell anzeigen und bereitstellen können.
6. Klicken Sie auf OK. Nachdem ein Modell erfolgreich bereitgestellt wurde, wird es auf der Seite "Deployments" aufgeführt.
7. Sie können folgende Details anzeigen:
   • Modellmetadaten - Wählen Sie ein bereitgestelltes Modell aus, und klicken Sie auf den Modellnamen, um Modellmetadaten wie Modellname, Mining-Funktion, Algorithmus, Attribute usw. anzuzeigen.
   • REST-API: Wählen Sie ein bereitgestelltes Modell aus, und klicken Sie unter "URI" auf den Link, um die REST-API-URI des Modells anzuzeigen.