Google मशीन लर्निंग इंजन एक्सटेंशन

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वर्शन 1.2.1

Cloud Machine Learning Engine से सुझावों का अनुरोध करें. predict की कार्रवाई की मदद से, ट्रेनिंग वाले किसी मौजूदा मॉडल से सुझावों का अनुरोध किया जा सकता है और उन्हें दिखाया जा सकता है.

इस एक्सटेंशन को अपने Google Cloud प्रोजेक्ट आईडी और क्रेडेंशियल के साथ कॉन्फ़िगर करने के बाद, एक्सटेंशन कॉल आउट नीति का इस्तेमाल करके, एपीआई प्रॉक्सी से कॉल किए जा सकते हैं. नीति के कॉन्फ़िगरेशन में, आपको यह तय करना होता है कि मॉडल और मॉडल का कौनसा वर्शन इस्तेमाल करना है. साथ ही, यह भी तय किया जाता है कि मॉडल को किस डेटा का इस्तेमाल करके अनुमान लगाना है.

Cloud ML Engine का इस्तेमाल शुरू करने के लिए, Cloud ML Engine के बारे में जानकारी लेख पढ़ें.

ज़रूरी शर्तें

इस कॉन्टेंट में, इस एक्सटेंशन को कॉन्फ़िगर करने और इसका इस्तेमाल करने का रेफ़रंस दिया गया है. एक्सटेंशन कॉल आउट नीति का इस्तेमाल करके, एपीआई प्रॉक्सी से एक्सटेंशन का इस्तेमाल करने से पहले:

1. पक्का करें कि आपके पास मॉडल हो.

   Cloud ML Engine मॉडल और अन्य कॉन्सेप्ट के बारे में ज़्यादा जानने के लिए, प्रोजेक्ट, मॉडल, वर्शन, और जॉब देखें.

2. सेवा खाते के लिए कुंजी जनरेट करने के लिए, GCP कंसोल का इस्तेमाल करें.

3. कॉन्फ़िगरेशन रेफ़रंस का इस्तेमाल करके, एक्सटेंशन को जोड़ते और कॉन्फ़िगर करते समय, जनरेट हुई कुंजी JSON फ़ाइल के कॉन्टेंट का इस्तेमाल करें.

Google Cloud मशीन लर्निंग इंजन के बारे में जानकारी

Google Cloud Platform के संसाधनों का इस्तेमाल करके मशीन लर्निंग मॉडल को ट्रेनिंग देने के लिए, Cloud Machine Learning Engine का इस्तेमाल किया जा सकता है. आपके पास अपने प्रशिक्षित मॉडल को Cloud ML Engine पर होस्ट करने का विकल्प है, ताकि आप उन्हें अनुमान के अनुरोध भेज सकें. साथ ही, GCP सेवाओं का इस्तेमाल करके अपने मॉडल और जॉब मैनेज कर सकें.

कार्रवाइयाँ

predict

खास मॉडल का इस्तेमाल करके, किसी इंस्टेंस डेटा पर अनुमान लगाएं.

<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>

अनुरोध के पैरामीटर

जवाब

predictions का कलेक्शन, जिसमें एक्सटेंशन कॉलआउट नीति के कॉन्फ़िगरेशन में बताए गए मॉडल के हिसाब से दिखाया गया अनुमान शामिल है.

{
  "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
      ]
    }
  ]
}

कॉन्फ़िगरेशन का रेफ़रंस

इस एक्सटेंशन को एपीआई प्रॉक्सी में इस्तेमाल करने के लिए, कॉन्फ़िगर और डिप्लॉय करते समय, इनका इस्तेमाल करें. Apigee कंसोल का इस्तेमाल करके, एक्सटेंशन को कॉन्फ़िगर करने का तरीका जानने के लिए, एक्सटेंशन जोड़ना और उसे कॉन्फ़िगर करना देखें.

सामान्य एक्सटेंशन प्रॉपर्टी

हर प्रॉपर्टी के लिए नीचे दी गई प्रॉपर्टी मौजूद हैं.

इस एक्सटेंशन पैकेज की प्रॉपर्टी

इस एक्सटेंशन के लिए खास तौर पर, यहां दी गई कॉन्फ़िगरेशन प्रॉपर्टी की वैल्यू तय करें.