গুগল মেশিন লার্নিং ইঞ্জিন এক্সটেনশন

আপনি Apigee Edge ডকুমেন্টেশন দেখছেন।
Apigee X ডকুমেন্টেশনে যান । তথ্য

সংস্করণ 1.2.1

ক্লাউড মেশিন লার্নিং ইঞ্জিন থেকে পূর্বাভাসের অনুরোধ করুন। predict কর্মের মাধ্যমে, আপনি একটি বিদ্যমান প্রশিক্ষিত মডেল থেকে ভবিষ্যদ্বাণী অনুরোধ করতে এবং পরিবেশন করতে পারেন।

আপনার Google ক্লাউড প্রকল্প আইডি এবং শংসাপত্রের সাথে এই এক্সটেনশনটি কনফিগার করার পরে, আপনি ExtensionCallout নীতি ব্যবহার করে একটি API প্রক্সি থেকে কল করেন৷ আপনার নীতি কনফিগারেশনে, আপনি ব্যবহার করার জন্য মডেল এবং মডেল সংস্করণ উল্লেখ করেন, সেইসাথে আপনি মডেলটিকে ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য ব্যবহার করতে চান এমন উদাহরণ ডেটা।

ক্লাউড এমএল ইঞ্জিনের সাথে শুরু করতে, ক্লাউড এমএল ইঞ্জিনের ভূমিকা দেখুন।

পূর্বশর্ত

এই বিষয়বস্তু কনফিগার এবং এই এক্সটেনশন ব্যবহার করার জন্য রেফারেন্স প্রদান করে. ExtensionCallout নীতি ব্যবহার করে একটি API প্রক্সি থেকে এক্সটেনশন ব্যবহার করার আগে, আপনাকে অবশ্যই:

1. আপনার একটি মডেল আছে তা নিশ্চিত করুন.

   ক্লাউড এমএল ইঞ্জিন মডেল এবং অন্যান্য ধারণা সম্পর্কে আরও জানতে, প্রকল্প, মডেল, সংস্করণ এবং চাকরি দেখুন।

2. পরিষেবা অ্যাকাউন্টের জন্য একটি কী তৈরি করতে GCP কনসোল ব্যবহার করুন ।

3. কনফিগারেশন রেফারেন্স ব্যবহার করে এক্সটেনশন যোগ এবং কনফিগার করার সময় ফলাফল কী JSON ফাইলের বিষয়বস্তু ব্যবহার করুন।

গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং ইঞ্জিন সম্পর্কে

আপনি Google ক্লাউড প্ল্যাটফর্মের সংস্থানগুলি ব্যবহার করে মেশিন লার্নিং মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ দিতে ক্লাউড মেশিন লার্নিং ইঞ্জিন ব্যবহার করতে পারেন৷ আপনি ক্লাউড এমএল ইঞ্জিনে আপনার প্রশিক্ষিত মডেলগুলি হোস্ট করতে পারেন যাতে আপনি তাদের ভবিষ্যদ্বাণী অনুরোধ পাঠাতে পারেন এবং GCP পরিষেবাগুলি ব্যবহার করে আপনার মডেল এবং কাজগুলি পরিচালনা করতে পারেন৷

কর্ম

ভবিষ্যদ্বাণী

নির্দিষ্ট মডেল ব্যবহার করে নির্দিষ্ট ইনস্ট্যান্স ডেটাতে ভবিষ্যদ্বাণী সম্পাদন করুন।

<Action>predict</Action>
<Input><![CDATA[{
  "model" : model-for-prediction,
  "version" : model-version,
  "instances" : data-to-use-for-making-prediction
}]]></Input>

<Action>predict</Action>
<Input><![CDATA[{
  "model" : mymodel,
  "version" : version4,
  "instances" : {"instances": ["the quick brown fox", "la bruja le dio"]}
}]]></Input>

পরামিতি অনুরোধ

প্রতিক্রিয়া

এক্সটেনশনকলআউট নীতি কনফিগারেশনে নির্দিষ্ট করা মডেল দ্বারা প্রত্যাবর্তিত পূর্বাভাস ডেটা অন্তর্ভুক্ত করে এমন একটি predictions অ্যারে৷

{
  "predictions": [
    {
      "probabilities": [
        0.9435398578643799,
        0.05646015331149101
      ],
      "logits": [
        -2.816103458404541
      ],
      "classes": [
        "0"
      ],
      "class_ids": [
        0
      ],
      "logistic": [
        0.056460149586200714
      ]
    },
    {
      "probabilities": [
        0.9271764755249023,
        0.07282354682683945
      ],
      "logits": [
        -2.54410457611084
      ],
      "classes": [
        "0"
      ],
      "class_ids": [
        0
      ],
      "logistic": [
        0.07282353937625885
      ]
    }
  ]
}

কনফিগারেশন রেফারেন্স

আপনি API প্রক্সিগুলিতে ব্যবহারের জন্য এই এক্সটেনশনটি কনফিগার এবং স্থাপন করার সময় নিম্নলিখিতগুলি ব্যবহার করুন৷ Apigee কনসোল ব্যবহার করে একটি এক্সটেনশন কনফিগার করার ধাপগুলির জন্য, একটি এক্সটেনশন যোগ করা এবং কনফিগার করা দেখুন।

সাধারণ এক্সটেনশন বৈশিষ্ট্য

নিম্নলিখিত বৈশিষ্ট্যগুলি প্রতিটি এক্সটেনশনের জন্য উপস্থিত রয়েছে।

এই এক্সটেনশন প্যাকেজ জন্য বৈশিষ্ট্য

এই এক্সটেনশনের জন্য নির্দিষ্ট নিম্নলিখিত কনফিগারেশন বৈশিষ্ট্যগুলির জন্য মান নির্দিষ্ট করুন।