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部署在线预测服务

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更新时间: 2019/07/05 10:34

部署在线预测服务为用户提供端到端的发布预测服务功能,用户直接可以使用生成的预测接口在线做预测,无需手动打包上传模型;同时,预测服务中已包含数据的预处理部分,使用时直接提供原始数据即可,解决了传统模型发布中缺失数据预处理的问题。

目前,完成部署预测服务,并使用预测服务做预测,整个部署在线预测服务过程分为以下三步:

  1. 生成预测工作流。根据实际业务需求,使用可视化的工作流界面,训练出带预测功能的工作流,然后转换为预测工作流。
  2. 部署为预测服务。单击“发布服务”按钮,将预测工作流发布为预测服务,发布服务后,可随时调用预测服务接口进行预测。
  3. 访问预测服务接口。调用部署成功的预测接口,实现在线预测。

生成预测工作流

约束条件

训练工作流需包含“保存模型”和“模型应用”节点,模型格式只支持INNER。

操作步骤

  1. 根据实际业务需求,构建出训练流,如图1所示。

    图1 训练流界面

  2. 单击“保存模型”节点,在右侧参数设置界面,模型格式选择INNER,如表1所示。

    说明:

    “保存模型”节点,指在MLS标准版。

    表1 “保存模型节点”参数配置

    参数名称

    说明

    样例值

    模型格式

    模型保存格式

    INNER

    模型文件名

    模型文件名称

    Predict_model

  3. 单击按钮保存训练流,然后,单击,运行训练流。
  4. 训练流运行成功后,先单击按钮保存,再单击“生成预测流”,跳转到预测流界面,预测流自动生成。

部署为预测服务

约束条件

  • 生成的预测工作流,只保留“字段操作”、“记录操作”和“模型应用”节点。
  • 生成的预测工作流,不支持“连接”、“拆分”、“追加”节点。
  • 部署在线预测服务暂不支持文本分析类别的算法。
    说明:

    目前部署在线预测服务支持可生成模型并且能做预测的算法类型主要有分类、回归、聚类、异常检测、推荐等,每种算法类型所包含的具体算法详见《算法节点参考》手册。

操作步骤

  1. 单击“从数据集读取数据”节点,在右侧参数设置界面,勾选“保存元数据文件”。

    说明:

    如果“训练流”输入节点,已经勾选“保存元数据文件”,该步骤可省略。

  2. 在预测流界面,单击按钮,运行预测流,待预测流运行成功,单击按钮保存。如图2所示。

    图2 预测流界面
    说明:

    若需要,可对预测工作流做编辑,增加数据预处理节点,即为字段操作和记录操作中的节点。

  3. 预测流保存成功后,单击“发布预测服务”按钮,在弹框中,填写“服务名称”和“描述”内容,单击“确定”。如表2所示。

    表2 服务参数设置

    参数名称

    描述

    服务名称

    Service_demo

    描述

    service

    说明:

    service为选填,非必填项。

  4. 待发布服务成功,当前页显示“发布预测服务成功”,自动跳转到服务详情页界面。服务详情页显示当前服务状态、部署时间、接口地址等信息。单击可更新服务状态,如图3所示。

    图3 服务详情页

访问预测服务接口

机器学习服务平台提供两种访问预测服务接口的方法:

  1. 在机器学习服务页面直接使用生成的预测接口进行预测,进入服务详情页面之后,直接在“请求body”编辑框内按照生成的json文件格式输入预测数据,点击页面左下方的“调试接口”按钮,即可返回预测结果,如图4所示。
    图4 预测结果
  2. 使用POSTMAN工具,访问预测服务的Rest API,操作步骤如下:
  1. 获取当前用户token。

    • 发送“POST https://IAM的Endpoint/v3/auth/tokens”,获取IAM的Endpoint及消息体中的区域名称。
      • 请参考地区和终端节点
      • 请求内容示例如下:
        说明:

        下面示例代码中的斜体字需要替换为实际内容,详情请参考《统一身份认证服务API参考》。

        {
            "auth": {
                "identity": {
                    "methods": [
                        "password"
                    ],
                    "password": {
                        "user": {
                            "name": "username",
                            "password": "password",
                            "domain": {
                                "name": "domain_name"
                            }
                        }
                    }
                },
                "scope": {
                    "domain": {
                        "name": "domain_name"
                    },
                    "project": {
                        "id": "regioncode"
                    }
                }
            }
        }
        说明:

        请求体中的regioncode,请参见地区和终端节点的区域名称。

    • 获取Token,请参考《统一身份认证服务API参考》的“获取用户Token”章节。请求响应成功后在响应消息头中包含的“X-Subject-Token”的值即为Token值。

  2. 访问预测服务REST API。

    • 发送 POST请求,请求链接为发布成功的服务详情页面的接口地址,如图5所示。
      图5 URL获取界面
    • 请求消息头配置如下:
      • Content-Type: application/json
      • X-Auth-Token:从步骤1中获得的Token
    • 请求Body体示例如下:
      {
          "meta": {
              "uuid": "uuid_test"
          },
          "data": {
              "count": 1,
              "req_data": [
                  {
                      "attr_1": "value1",
                      "attr_2": "value2",
                      "attr_2": "value3"
                  }
              ]
          }
      }
    Body体参数说明,如 表3所示。
    表3 Body体参数说明

    参数说明

    描述

    uuid

    服务详情页面请求body中的uuid值。

    count

    预测数据行数。

    req_data

    每一行预测数据的列名和对应的值。

  3. 请求发送成功后,可从返回消息中查看预测结果。
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