Google मशीन लर्निंग इंजन एक्सटेंशन

यह Apigee Edge के दस्तावेज़ हैं.
पर जाएं Apigee X दस्तावेज़. info

वर्शन 2.0.0

Cloud Machine Learning Engine से अनुमानों का अनुरोध करना. predict कार्रवाई के ज़रिए, पहले से ट्रेन किए गए मॉडल से अनुमानों 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, ExtensionCallout नीति का इस्तेमाल करके, एपीआई प्रॉक्सी से कॉल किए जा सकते हैं. अपनी नीति के कॉन्फ़िगरेशन में, आपको इस्तेमाल किए जाने वाले मॉडल और मॉडल के वर्शन के साथ-साथ, वह इंस्टेंस डेटा भी बताना होगा जिसका इस्तेमाल मॉडल, अनुमान लगाने के लिए करेगा.

Cloud ML Engine का इस्तेमाल शुरू करने के लिए, Cloud ML Engine की खास जानकारी देखें.

ज़रूरी शर्तें

इस कॉन्टेंट में, इस एक्सटेंशन को कॉन्फ़िगर करने और इस्तेमाल करने के बारे में जानकारी दी गई है. ExtensionCallout नीति का इस्तेमाल करके, एपीआई प्रॉक्सी से एक्सटेंशन का इस्तेमाल करने से पहले, आपको ये काम करने होंगे:

1. पक्का करें कि आपके पास कोई मॉडल हो.

   Cloud ML Engine के 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, Google Cloud Console का इस्तेमाल करें.

3. कॉन्फ़िगरेशन के रेफ़रंस का इस्तेमाल करके, एक्सटेंशन को जोड़ने और कॉन्फ़िगर करने के दौरान, जनरेट हुई कुंजी वाली JSON फ़ाइल के कॉन्टेंट का इस्तेमाल करें.

Google Cloud Machine Learning Engine के बारे में जानकारी

मशीन लर्निंग मॉडल को ट्रेन करने के लिए, Cloud Machine Learning Engine का इस्तेमाल किया जा सकता है. इसके लिए, Google Cloud के संसाधनों का इस्तेमाल किया जा सकता है. ट्रेन किए गए मॉडल को Cloud ML Engine पर होस्ट किया जा सकता है, ताकि उन्हें अनुमान के अनुरोध भेजे जा सकें. साथ ही, Google Cloud की सेवाओं का इस्तेमाल करके, अपने मॉडल और जॉब मैनेज किए जा सकें.

कार्रवाइयां

predict

बताए गए मॉडल का इस्तेमाल करके, बताए गए इंस्टेंस डेटा पर अनुमान लगाना.

<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 एक ऐसा Array है जिसमें ExtensionCallout नीति के कॉन्फ़िगरेशन में बताए गए मॉडल से मिला अनुमान का डेटा शामिल होता 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

एपीआई प्रॉक्सी में इस्तेमाल करने के लिए, इस एक्सटेंशन को कॉन्फ़िगर और डिप्लॉय करते समय, यहां दी गई जानकारी का इस्तेमाल करें. Apigee कंसोल का इस्तेमाल करके, एक्सटेंशन को कॉन्फ़िगर करने के चरणों के लिए, एक्सटेंशन जोड़ना और कॉन्फ़िगर करना देखें.

एक्सटेंशन की सामान्य प्रॉपर्टी

हर प्रॉपर्टी के लिए नीचे दी गई प्रॉपर्टी मौजूद हैं.

इस एक्सटेंशन पैकेज की प्रॉपर्टी

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