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机器学习PAI

在线预测功能介绍

更新时间:2017-06-22 12:03:19

如何在线实时进行机器学习模型调用

机器学习PAI生成的模型可以通过在线部署方式生成API供其它业务调用。

1.选择部署模型

我们以心脏病预测案例为例,具体实现可以参考https://help.aliyun.com/document_detail/34929.html,实验生成一个逻辑回归模型,是用在线预测可以在当前实验点击“部署”按钮,选择“在线预测部署”。

2.配置模型部署信息

进入模型配置页:

选择对应的项目空间,如果是第一次使用需要开通在线预测权限,权限申请是实时开通。下面详细解释instance的定义:

  • 每个项目默认包含30个instance,可提工单扩容。删除已部署模型会释放当前模型的instance。

  • instance决定模型的QPS,每个instance为1核2G内存。

  • 单个模型的instance部署限制是[1,15]。

3.模型管控

模型部署完成可以进入如下界面进行管理,新部署模型可以在“查看模型详情”进行查看。

已经部署的模型可以在“已部署在线模型”里进行管理,

模型管理界面,版本表示的是同一模型多次部署的区分,通过下图红框可以拿到模型所在的项目和模型名称:

4.模型调试

模型调试页面可以帮助用户了解在线预测请求参数的书写规范,进入模型调试页面。

本案例body范例:

  1. {
  2. "inputs": [
  3. {
  4. "sex": {
  5. "dataType": 40,
  6. "dataValue": 1
  7. },
  8. "cp": {
  9. "dataType": 40,
  10. "dataValue": 1
  11. },
  12. "fbs": {
  13. "dataType": 40,
  14. "dataValue": 1
  15. },
  16. "restecg": {
  17. "dataType": 40,
  18. "dataValue": 1
  19. },
  20. "exang": {
  21. "dataType": 40,
  22. "dataValue": 1
  23. },
  24. "slop": {
  25. "dataType": 40,
  26. "dataValue": 1
  27. },
  28. "thal": {
  29. "dataType": 40,
  30. "dataValue": 1
  31. },
  32. "age": {
  33. "dataType": 40,
  34. "dataValue": 1
  35. },
  36. "trestbps": {
  37. "dataType": 40,
  38. "dataValue": 1
  39. },
  40. "chol": {
  41. "dataType": 40,
  42. "dataValue": 1
  43. },
  44. "thalach": {
  45. "dataType": 40,
  46. "dataValue": 1
  47. }
  48. }
  49. ]
  50. }

可以获得返回:

API调用方法:https://help.aliyun.com/document_detail/30245.html

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