Przeglądasz dokumentację Apigee Edge.
Przejdź do
Dokumentacja Apigee X. informacje.
Wersja 1.2.1
Wysyłanie żądań prognoz do Cloud Machine Learning Engine. Działanie predict
umożliwia wysyłanie żądań prognoz do już wytrenowanego modelu i ich udostępnianie.
Po skonfigurowaniu tego rozszerzenia przy użyciu identyfikatora projektu Google Cloud i danych logowania możesz wykonywać wywołania z serwera proxy interfejsu API przy użyciu zasady ExtensionCallout. W konfiguracji zasad określasz model i wersję modelu do użycia, a także dane instancji, których model ma używać do prognozowania.
Aby zacząć korzystać z Cloud ML Engine, zapoznaj się z wprowadzeniem do Cloud ML Engine.
Wymagania wstępne
W tym artykule znajdziesz informacje na temat konfigurowania i używania tego rozszerzenia. Zanim użyjesz rozszerzenia z serwera proxy interfejsu API przy użyciu zasady ExtensionCallout, musisz:
Upewnij się, że masz model.
Więcej informacji o modelach Cloud ML Engine i innych koncepcjach znajdziesz w artykule Projekty, modele, wersje i zadania.
Użyj zawartości wynikowego pliku JSON klucza podczas dodawania i konfigurowania rozszerzenia w dokumentacji konfiguracji.
Informacje o Google Cloud Machine Learning Engine
Możesz użyć Cloud Machine Learning Engine do trenowania modeli systemów uczących się z wykorzystaniem zasobów Google Cloud Platform. Możesz hostować wytrenowane modele w Cloud ML Engine, aby wysyłać do nich żądania prognoz oraz zarządzać modelami i zadaniami przy użyciu usług GCP.
Działania
prognozuj
Wykonuj prognozy na określonych danych instancji przy użyciu określonego modelu.
Składnia
<Action>predict</Action>
<Input><![CDATA[{
"model" : model-for-prediction,
"version" : model-version,
"instances" : data-to-use-for-making-prediction
}]]></Input>
Przykład
<Action>predict</Action>
<Input><![CDATA[{
"model" : mymodel,
"version" : version4,
"instances" : {"instances": ["the quick brown fox", "la bruja le dio"]}
}]]></Input>
Parametry żądania
Parametr | Opis | Typ | Domyślny | Wymagane |
---|---|---|---|---|
model | Model używany na potrzeby prognoz. | Ciąg znaków | Brak. | Tak. |
wersja | Wersja rozwiązania ML, która ma być używana na potrzeby prognoz. | Ciąg znaków | Brak. | Tak. |
instancje | Instancje, dla których mają być pobierane prognozy. Kształt elementów w tej wartości zależy od oczekiwań modelu, którego używasz do prognozowania. Więcej informacji znajdziesz w artykule Prognozowanie szczegółów prośby. | Tablica | Brak. | Tak. |
Odpowiedź
Tablica predictions
zawierająca dane prognozy zwracane przez model określony w konfiguracji zasady ExtensionCallout.
{
"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
]
}
]
}
Odniesienie do konfiguracji
Podczas konfigurowania i wdrażania tego rozszerzenia na potrzeby serwerów proxy interfejsu API użyj poniższych wskazówek. Instrukcje konfigurowania rozszerzenia za pomocą konsoli Apigee znajdziesz w artykule Dodawanie i konfigurowanie rozszerzenia.
Typowe właściwości rozszerzeń
Dla każdego rozszerzenia dostępne są poniższe właściwości.
Usługa | Opis | Domyślnie | Wymagany |
---|---|---|---|
name |
Nazwa nadana konfiguracji rozszerzenia. | Brak | Tak |
packageName |
Nazwa pakietu rozszerzeń podana przez Apigee Edge. | Brak | Tak |
version |
Numer wersji pakietu rozszerzenia, z którego konfigurujesz rozszerzenie. | Brak | Tak |
configuration |
Wartość konfiguracji specyficzna dla dodawanego rozszerzenia. Zobacz Właściwości tego pakietu rozszerzeń | Brak | Tak |
Właściwości tego pakietu rozszerzeń
Określ wartości następujących właściwości konfiguracji specyficznych dla tego rozszerzenia.
Właściwość | Opis | Domyślny | Wymagane |
---|---|---|---|
Identyfikator projektu | Identyfikator projektu GCP zawierającego wytrenowane modele używane przez to rozszerzenie. | Brak. | Tak. |
dane logowania | Jeśli wpiszesz ją w konsoli Apigee Edge, zobaczysz zawartość pliku klucza konta usługi. W przypadku wysyłania przez interfejs API zarządzania jest to wartość zakodowana w formacie base64 generowana na podstawie pliku klucza konta usługi. | Brak. | Tak. |