คุณกําลังดูเอกสารประกอบของ Apigee Edge
ไปที่เอกสารประกอบของ Apigee X info
เวอร์ชัน 2.0.0
ขอการคาดการณ์จาก Cloud Machine Learning Engine คุณสามารถขอและแสดงการคาดการณ์จากโมเดลที่ฝึกแล้วที่มีอยู่ผ่านการดำเนินการ predict
หลังจากกําหนดค่าส่วนขยายนี้ด้วยรหัสโปรเจ็กต์ Google Cloud และข้อมูลเข้าสู่ระบบแล้ว คุณจะทําการเรียก API จากพร็อกซี API ได้โดยใช้นโยบาย ExtensionCallout ในการกำหนดค่านโยบาย คุณต้องระบุโมเดลและเวอร์ชันโมเดลที่จะใช้ รวมถึงข้อมูลอินสแตนซ์ที่ต้องการให้โมเดลใช้สำหรับการคาดการณ์
หากต้องการเริ่มต้นใช้งาน Cloud ML Engine โปรดดูข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับ Cloud ML Engine
ข้อกำหนดเบื้องต้น
เนื้อหานี้ให้ข้อมูลอ้างอิงสำหรับการกำหนดค่าและการใช้ส่วนขยายนี้ คุณต้องดำเนินการต่อไปนี้ก่อนใช้ส่วนขยายจากพร็อกซี API โดยใช้นโยบาย ExtensionCallout
ตรวจสอบว่าคุณมีโมเดล
ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับโมเดล Cloud ML Engine และแนวคิดอื่นๆ ได้ที่โปรเจ็กต์ โมเดล เวอร์ชัน และงาน
ใช้เนื้อหาของไฟล์คีย์ JSON ที่ได้เมื่อเพิ่มและกําหนดค่าส่วนขยายโดยใช้ข้อมูลอ้างอิงการกําหนดค่า
เกี่ยวกับ Google Cloud Machine Learning Engine
คุณสามารถใช้ Cloud Machine Learning Engine เพื่อฝึกโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงโดยใช้ทรัพยากรของ Google Cloud Platform คุณโฮสต์โมเดลที่ผ่านการฝึกแล้วใน Cloud ML Engine ได้เพื่อให้ส่งคำขอการคาดการณ์และจัดการโมเดลและงานโดยใช้บริการ GCP
การทำงาน
คาดการณ์
ทำการคาดการณ์ข้อมูลอินสแตนซ์ที่ระบุโดยใช้โมเดลที่ระบุ
ไวยากรณ์
<Action>predict</Action>
<Input><![CDATA[{
"model" : model-for-prediction,
"version" : model-version,
"instances" : data-to-use-for-making-prediction
}]]></Input>
ตัวอย่าง
<Action>predict</Action>
<Input><![CDATA[{
"model" : mymodel,
"version" : version4,
"instances" : {"instances": ["the quick brown fox", "la bruja le dio"]}
}]]></Input>
พารามิเตอร์คำขอ
พารามิเตอร์ | คำอธิบาย | ประเภท | ค่าเริ่มต้น | ต้องระบุ |
---|---|---|---|---|
รุ่น | โมเดลที่จะใช้สำหรับการคาดการณ์ | สตริง | ไม่มี | ได้ |
เวอร์ชัน | เวอร์ชันของโซลูชัน ML ที่จะใช้สำหรับการคาดการณ์ | สตริง | ไม่มี | ได้ |
อินสแตนซ์ | อินสแตนซ์ที่จะรับการคาดการณ์ รูปร่างของรายการในค่านี้จะขึ้นอยู่กับความคาดหวังของโมเดลที่คุณใช้คาดการณ์ ดูข้อมูลเพิ่มเติมได้ที่คาดการณ์รายละเอียดคำขอ | อาร์เรย์ | ไม่มี | ได้ |
การตอบกลับ
อาร์เรย์ predictions
ที่มีข้อมูลการคาดการณ์ที่โมเดลที่ระบุในการกําหนดค่านโยบาย ExtensionCallout แสดง
{
"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
]
}
]
}
ข้อมูลอ้างอิงการกําหนดค่า
ใช้ข้อมูลต่อไปนี้เมื่อกําหนดค่าและติดตั้งใช้งานส่วนขยายนี้เพื่อใช้ในพร็อกซี API ดูขั้นตอนการกำหนดค่าส่วนขยายโดยใช้คอนโซล Apigee ได้ที่การเพิ่มและกําหนดค่าส่วนขยาย
พร็อพเพอร์ตี้ส่วนขยายทั่วไป
พร็อพเพอร์ตี้ต่อไปนี้มีอยู่ในส่วนขยายทุกรายการ
พร็อพเพอร์ตี้ | คำอธิบาย | ค่าเริ่มต้น | ต้องระบุ |
---|---|---|---|
name |
ชื่อที่คุณกําหนดให้การกําหนดค่านี้ของส่วนขยาย | ไม่มี | ได้ |
packageName |
ชื่อแพ็กเกจส่วนขยายที่ระบุโดย Apigee Edge | ไม่มี | ได้ |
version |
หมายเลขเวอร์ชันของแพ็กเกจส่วนขยายที่คุณกําหนดค่าส่วนขยาย | ไม่มี | ได้ |
configuration |
ค่าการกําหนดค่าเฉพาะสําหรับส่วนขยายที่คุณกําลังเพิ่ม ดูพร็อพเพอร์ตี้สําหรับแพ็กเกจส่วนขยายนี้ | ไม่มี | ได้ |
พร็อพเพอร์ตี้ของแพ็กเกจส่วนขยายนี้
ระบุค่าสำหรับพร็อพเพอร์ตี้การกําหนดค่าต่อไปนี้ที่เจาะจงสําหรับส่วนขยายนี้
พร็อพเพอร์ตี้ | คำอธิบาย | ค่าเริ่มต้น | ต้องระบุ |
---|---|---|---|
projectId | รหัสของโปรเจ็กต์ GCP ที่มีโมเดลที่ผ่านการฝึกซึ่งส่วนขยายนี้ใช้ | ไม่มี | ได้ |
ข้อมูลเข้าสู่ระบบ | เมื่อป้อนในคอนโซล Apigee Edge เนื้อหาของไฟล์คีย์บัญชีบริการจะมีลักษณะดังนี้ เมื่อส่งผ่าน Management API ค่าจะเป็นค่าที่เข้ารหัส Base64 ที่สร้างขึ้นจากไฟล์คีย์ของบัญชีบริการ | ไม่มี | ได้ |