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在线预测使用案例

更新时间:2019-04-10 14:45:59

操作步骤

本文以心脏病预测案例为例,为您讲解如何再PAI上一站式从机器学习模型训练到部署在线预测服务进行调用。

  1. 登录阿里云机器学习PAI控制台

  2. 在控制台首页,从模板创建心脏病预测案例实验并单击运行

    运行完成后各组件框后面会出现绿勾表示已运行通过。

  3. 选择部署>模型在线部署

  4. 选择要部署的模型,单击下一步

  5. 选择模型部署方式,阿里云机器学习PAI提供以下三种模型在线部署方式,您可以单击名称查看详细的部署方法。

新建服务

  1. 选择模型部署方式为新建服务,自定义输入模型名称。

  2. 选择进程数Quota数

    进程数决定了可以并发运行程序的数量,推荐数量大于等于2,输出稳定性更高。Quota数决定了运行快慢及RT、QPS等参量。

  3. 单击下一步,确认信息无误后,单击部署

  4. 部署成功后单击模型名称,查看模型调用的相关信息。

  5. 单击监控下的图标,即可监控当前的QPS、Response、RT、Traffic、CPU、Memory、Daily Invoke等信息。

  6. 如果您的资源使用紧张需要扩大,可以单击更新进行扩容。

  7. 单击模型在线部署页面右上角的在线调试,可以选择当前模型进行调试。

    在线调试的详细说明请参考在线调试与其他API网关功能

增加已有服务版本

  1. 选择模型部署方式为增加已有服务版本,选择一个已经部署的模型。

  2. 单击下一步,确认信息无误后,单击部署

    说明增加已有服务版本的部署方式需要花费几分钟时间,请耐心等待。

  3. 部署完成后,单击当前版本列的下拉箭头,切换需要使用的模型版本。

新增蓝绿部署

阿里云机器学习新版本提供了蓝绿部署功能。蓝绿部署是指在老版本不停的基础上,部署新版本然后进行数据分流测试,确认效果后,再将数据流量完全切到新版本。蓝绿部署的特点是无需停机,并且风险较小。

  1. 选择模型部署方式为新增蓝绿部署,选择一个已经部署的模型(默认为正在服务的版本),并选择模型部署占用资源

  2. 单击下一步,确认信息无误后,单击部署

  3. 单击模型操作下的切换流量,改变两个模型之间的流量分配(起初两个模型流量分配都是100%)。

在线调试与API网关功能

模型在线调试

  1. 单击模型在线部署页面右上角的在线调试,选择当前模型,单击运行进行调试。

  2. 在API调试页面,进行身份验证及授权检验。

    单击Headers下方的+新增一条,填入Authorization及对应的值。

    您可以单击模型名称,在密钥中获取Authorization信息。

  3. body处填入输入数据(特征输入),以心脏病预测案例的逻辑回归模型为例,Body信息如下:

    1. [{"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. 单击发送请求即可获得预测结果。

SDK下载与API调用

参见在线预测服务示例代码