PS-LR(Parame Server-Logistical Regression)是基于参数服务器的逻辑回归算法,适用于超大规模特征和样本的推荐系统及广告引擎。

前提条件

购买EAS资源组,您可以根据需要选择预付费或后付费模式,详情请参见购买

完成模型训练,从而获得可以公开访问的模型存储地址或本地模型。

背景信息

因为PS-LR模型需要使用自定义Processor,所以只能将其部署至专属资源组。

部署模型

  1. 进入PAI-EAS模型在线服务页面。
    1. 登录PAI控制台
    2. 在左侧导航栏,选择模型部署 > EAS-模型在线服务
  2. PAI EAS模型在线服务页面,单击模型上传部署
  3. 资源和模型面板,配置参数。
    参数 描述
    资源组种类 选择已购买的EAS专属资源组(根据资源组名称选择)。
    Processor种类 选择自定义processor
    Processor语言 选择cpp
    Processor包 您可以通过以下任何一种方式配置该参数:
    • Processor包文本框,输入http://easprocessor.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/public/pslr_processor_release.tar.gz
      1. 下载Processor包至本地。
      2. 单击Processor包后的上传本地文件,并根据提示上传已下载的Processor文件。

        系统会将文件上传至当前地域的官方OSS路径,并自动配置Processor包

      说明 通过本地上传的方式,可以使系统在模型部署时,快速加载Processor。
    Processor主文件 输入libpslr.so
    模型文件 您可以通过以下任何一种方式配置该参数:
    • 模型文件文本框,输入可以公开访问的URL地址。
    • 单击模型文件后的上传本地文件,并根据提示上传本地模型文件。
  4. 单击下一步
  5. 部署详情及配置确认面板,配置参数。
    1. 选择新建服务
    2. 输入自定义模型名称
    3. 根据实际需要,配置实例数卡数核数内存数
    4. 单击部署

测试接口

  1. PAI EAS模型在线服务页面,单击操作列下的在线调试
  2. 在调试页面,核对模型的接口地址Token
    通常系统会自动配置已部署模型的接口地址Token,无需手动修改。
  3. 在调试页面的Request Body区域,输入测试数据。
    在单个请求中,可以输入多条数据。例如[{"1":1,"2":1},{"1":1,"3":1}]
  4. 单击发送请求
  5. 调试信息区域,查看接口返回结果。