Wyświetlasz dokumentację Apigee Edge.
Przejdź do
dokumentacji Apigee X. info
Wersja 1.2.1
Wysyłaj żądania prognoz do Cloud Machine Learning Engine. Za pomocą działania predict możesz wysyłać żądania prognoz z istniejącego wytrenowanego modelu i je udostępniać.
Po skonfigurowaniu tego rozszerzenia za pomocą identyfikatora projektu Google Cloud i danych logowania możesz wykonywać wywołania z serwera proxy interfejsu API za pomocą zasady ExtensionCallout. W konfiguracji zasady określasz model i jego wersję, które mają być używane, oraz dane instancji, które model ma wykorzystywać do prognozowania.
Aby rozpocząć korzystanie z Cloud ML Engine, przeczytaj artykuł Wprowadzenie do Cloud ML Engine.
Wymagania wstępne
Te treści zawierają informacje o konfigurowaniu i używaniu tego rozszerzenia. Zanim zaczniesz korzystać z rozszerzenia z serwera proxy interfejsu API za pomocą zasady ExtensionCallout, musisz:
Upewnić się, że masz model.
Więcej informacji o modelach Cloud ML Engine i innych pojęciach znajdziesz w artykule Projekty, modele, wersje i zadania.
Podczas dodawania i konfigurowania rozszerzenia za pomocą odwołania do konfiguracji użyć zawartości wygenerowanego pliku JSON z kluczem.
Wszystko o Google Cloud Machine Learning Engine
Cloud Machine Learning Engine umożliwia trenowanie modeli uczenia maszynowego za pomocą zasobów Google Cloud Platform. Wytrenowane modele możesz hostować w Cloud ML Engine, aby wysyłać do nich żądania prognoz oraz zarządzać modelami i zadaniami za pomocą usług GCP.
Działania
predict
Wykonaj prognozy na podstawie określonych danych instancji za pomocą 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, który ma być używany do prognozowania. | Ciąg znaków | Brak. | Tak. |
| wersja | Wersja rozwiązania ML, która ma być używana do prognozowania. | Ciąg znaków | Brak. | Tak. |
| instancje | Instancje, dla których mają być generowane prognozy. Kształt elementów w tej wartości będzie zależeć od oczekiwań modelu używanego do prognozowania. Więcej informacji znajdziesz w artykule Szczegóły żądania prognozy. | Tablica | Brak. | Tak. |
Odpowiedź
Tablica predictions zawierająca dane prognoz zwrócone 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
]
}
]
}
Odwołanie do konfiguracji
Podczas konfigurowania i wdrażania tego rozszerzenia do użytku w serwerach proxy interfejsu API użyj tych informacji. Aby dowiedzieć się, jak skonfigurować rozszerzenie za pomocą konsoli Apigee, przeczytaj artykuł Dodawanie i konfigurowanie rozszerzenia.
Wspólne właściwości rozszerzenia
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 rozszerzenia
Określ wartości tych właściwości konfiguracji, które są specyficzne dla tego rozszerzenia.