本文使用心脏病预测案例,为您介绍如何通过PAI进行一站式机器学习,包括模型训练、模型部署及在线预测服务调用。

部署模型

  1. 登录PAI控制台
  2. 在左侧导航栏,选择模型开发和训练 > Studio-可视化建模
  3. PAI可视化建模页面,单击进入机器学习进入机器学习
  4. 构建并运行实验。
    1. 在左侧导航栏,单击首页
    2. 模板列表,单击心脏病预测案例下的从模板创建
    3. 新建实验页面,输入名称,其他参数使用默认配置。
    4. 单击确定,等待大约十秒钟,实验构建成功后如下图所示。心脏病实验
    5. 单击画布上方的运行,运行过程中右键单击组件,可以查看组件的输出。
  5. 部署模型。
    1. 实验运行结束后,鼠标悬停在画布上方的部署,单击模型在线部署
    2. 选择要部署的模型对话框,选择待部署的模型并单击下一步
    3. 资源和模型面板,配置参数。
      区域 参数 描述
      资源组 资源组种类 支持使用公共资源组或已购买(创建)的专属资源组部署模型服务。
      模型 Processor种类 支持预置的官方Processor(PMML、TensorFlow及Caffe)和自定义Processor。
      资源种类 资源组种类公共资源组时,该参数生效。
      Processor语言 支持cppjavapython。仅Processor种类自定义processor时,该参数生效。
      Processor包 Processor种类自定义processor时,该参数生效。您可以通过以下任何一种方式配置该参数:
      • Processor包文本框,输入可以公开访问的URL地址。
      • 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 自定义Processor包的主文件。仅Processor种类自定义processor时,该参数生效。
      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,配置部署方式相关参数。
      PAI支持以下三种在线部署方式,您可以根据实际需要选择合适的部署方式:

新建服务

  1. 部署详情及配置确认面板,单击新建服务,并配置相关参数。
    参数 描述
    自定义模型名称 只能包含数字、小写字母及下划线(_),且必须以字母开头。
    模型部署占用资源 实例数 取值范围为1~300。
    Quota 1 Quota等于1核加4 GB内存,Quota取值范围为1~24。
  2. 单击部署

增加已有服务版本

  1. 部署详情及配置确认面板,单击增加已有服务版本
  2. 选择已部署模型服务列表,选择已部署的模型服务。
  3. 单击部署
  4. 部署完成后,从PAI EAS模型在线服务页面的当前版本列下的列表,选择需要切换的模型版本。切换模型版本

新增蓝绿部署

  1. 部署详情及配置确认面板,单击新增蓝绿部署,并配置相关参数。
    参数 描述
    选择已部署模型服务 选择已部署的模型服务,默认为正在服务的版本。
    模型部署占用资源 实例数 取值范围为1~300。
    Quota 1 Quota等于1核加4 GB内存。
  2. 单击部署
  3. 部署完成后,可以修改两个模型的流量分配。
    1. PAI EAS模型在线服务页面,单击待切换流量模型的切换流量切换流量
    2. 切换流量对话框,修改当前模型流量,系统会自动更新关联模型流量。
      当前模型的初始流量为100%,您可以根据实际情况配置模型流量。下图中当前模型取值20,表示当前模型承载20%流量,关联模型承载80%流量。修改模型流量
    3. 单击切换流量
    4. 消息提醒对话框,单击确认

在线调试

  1. 进入PAI EAS模型在线服务页面。
    1. 登录PAI控制台
    2. 在PAI控制台首页,选择模型部署 > EAS-模型在线服务
  2. PAI EAS模型在线服务页面,单击待调试服务操作列下的在线调试
  3. 在调试页面的在线调试请求参数区域,配置参数。
    参数 描述
    接口地址 系统自动填入,无需手动配置。
    Token 系统自动填入,无需手动配置。
    Request Body 输入数据(特征)。以心脏病预测案例的逻辑回归模型为例,Request Body信息如下。
    [{"sex":0,"cp":0,"fbs":0,"restecg":0,"exang":0,"slop":0,"thal":0,"age":0,"trestbps":0,"chol":0,"thalach":0,"oldpeak":0,"ca":0}]
  4. 单击发送请求,即可在调试信息区域查看预测结果。接口测试结果