Google मशीन लर्निंग इंजन एक्सटेंशन

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वर्शन 1.2.1

Cloud Machine Learning Engine से अनुमानों का अनुरोध करें. 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. नीति के कॉन्फ़िगरेशन में, आपको इस्तेमाल किए जाने वाले मॉडल और मॉडल के वर्शन के साथ-साथ, इंस्टेंस का वह डेटा 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 ये काम करने होंगे:

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 लेख पढ़ें.

2. GCP 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 Platform के संसाधनों का इस्तेमाल करके, मशीन लर्निंग मॉडल को ट्रेन करने के लिए Cloud Machine Learning Engine का इस्तेमाल किया जा सकता है. अपने 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, GCP सेवाओं का इस्तेमाल करके अपने मॉडल और जॉब मैनेज किए जा सकते हैं.

कार्रवाइयां

अनुमान लगाना

इस अनुरोध में दिए गए मॉडल का इस्तेमाल करके, इंस्टेंस के 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 ऐरे है. इसमें ExtensionCallout नीति के कॉन्फ़िगरेशन में तय किए गए मॉडल से मिला अनुमानित 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, इनका इस्तेमाल करें. Apigee कंसोल का इस्तेमाल करके एक्सटेंशन को कॉन्फ़िगर करने का तरीका जानने के लिए, एक्सटेंशन जोड़ना और उसे कॉन्फ़िगर करना लेख पढ़ें.

एक्सटेंशन की सामान्य प्रॉपर्टी

हर प्रॉपर्टी के लिए नीचे दी गई प्रॉपर्टी मौजूद हैं.

इस एक्सटेंशन पैकेज के लिए प्रॉपर्टी

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