Google मशीन लर्निंग इंजन एक्सटेंशन

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वर्शन 2.0.0

Cloud Machine Learning Engine से अनुमानों का अनुरोध करें. predict कार्रवाई के ज़रिए, ट्रेनिंग पा चुके किसी मौजूदा 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. नीति के कॉन्फ़िगरेशन में, आपको इस्तेमाल किए जाने वाले मॉडल और मॉडल के वर्शन के साथ-साथ, इंस्टेंस का वह डेटा भी तय करना होता है जिसका इस्तेमाल मॉडल को अनुमान लगाने के लिए करना 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 इस्तेमाल करने के बारे में जानकारी दी गई है. ExtensionCallout नीति का इस्तेमाल करके, एपीआई प्रॉक्सी से एक्सटेंशन का इस्तेमाल करने से पहले, आपको यह काम करना होगा:

1. पक्का करें कि आपके पास कोई मॉडल हो.

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

2. Google Cloud Console का इस्तेमाल करके, सेवा खाते के लिए कुंजी जनरेट करें.

3. कॉन्फ़िगरेशन 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

Google Cloud के संसाधनों का इस्तेमाल करके मशीन लर्निंग मॉडल को ट्रेन करने के लिए, Cloud Machine Learning Engine का इस्तेमाल किया जा सकता है. ट्रेन किए गए मॉडल को Cloud ML Engine पर होस्ट किया जा सकता है. इससे, अनुमान लगाने के अनुरोध भेजे जा सकते हैं. साथ ही, Google Cloud की सेवाओं का इस्तेमाल करके, अपने मॉडल और कामों को मैनेज किया जा सकता है.

कार्रवाइयां

अनुमान लगाना

इस कमांड का इस्तेमाल करके, दिए गए मॉडल का इस्तेमाल करके, इंस्टेंस के दिए गए डेटा के आधार 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

यह एक predictions अरे है. इसमें ExtensionCallout नीति के कॉन्फ़िगरेशन में तय किए गए मॉडल से मिला पूर्वानुमान 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 इस एक्सटेंशन का इस्तेमाल करने के लिए, इसे कॉन्फ़िगर और डिप्लॉय करते समय यहां दी गई जानकारी का इस्तेमाल करें. Apigee कंसोल का इस्तेमाल करके एक्सटेंशन को कॉन्फ़िगर करने का तरीका जानने के लिए, एक्सटेंशन जोड़ना और उसे कॉन्फ़िगर करना लेख पढ़ें.

सामान्य एक्सटेंशन प्रॉपर्टी

हर प्रॉपर्टी के लिए नीचे दी गई प्रॉपर्टी मौजूद हैं.

इस एक्सटेंशन पैकेज के लिए प्रॉपर्टी

इस एक्सटेंशन के लिए, कॉन्फ़िगरेशन की इन प्रॉपर्टी की वैल्यू तय करें.