モデル番号:

• コンソール
• CLI
• API

• 1. コンソールを使用して、必要なポリシーを使用してテナンシにサインインします。
  2. ナビゲーション・メニューを開き、「分析とAI」を選択します。「機械学習」で、「データ・サイエンス」を選択します。
  3. モデル・デプロイメントを含むプロジェクトを含むコンパートメントを選択します。

     コンパートメント内のすべてのプロジェクトがリストされます。

  4. プロジェクトの名前を選択します。

     プロジェクトの詳細ページが開き、ノートブック・セッションがリストされます。

  5. 「リソース」で、「モデル・デプロイメント」をクリックします。

     プロジェクト内のモデル・デプロイメントの表形式リストが表示されます。

  6. (オプション)モデル・デプロイメントの名前を選択して、その詳細を表示します。

     • 説明(指定されている場合)。

     • モデル・デプロイメントの作成者

     • デプロイメントの作成日時

     • モデル・デプロイメントOCID

     • 選択されたモデル

     • VMシェイプ名、インスタンス数、ロード・バランサ帯域幅を含むコンピュート構成。

     次のリソースをモデル・デプロイメントで使用できます。

     ログ:

     予測ログおよびアクセス・ログ構成を示す表を表示します。

     作業リクエスト:

     モデル・デプロイメントに適用された各操作のステータスを提供します。

     モデル起動:

     モデル・デプロイメントの予測エンドポイントを起動して、モデル・デプロイメントURIと、OCI CLI、Python SDKおよびJava SDKのコード・スニペットを表示します。

• プロジェクト内のモデル・デプロイメントをリストするには、oci data-science model-deployment listコマンドと必要なパラメータを使用します:

  oci data-science model-deployment list --compartment-id <compartment-id>... [OPTIONS]

  CLIコマンドのフラグおよび変数オプションの完全なリストは、CLIコマンドライン・リファレンスを参照してください。

• ListModelDeployments操作を使用して、プロジェクト内のモデル・デプロイメントをリストします。