Google Machine Learning Engine 扩展程序

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版本 1.2.1

从 Cloud Machine Learning Engine 请求预测。通过 predict 操作，您可以根据经过训练的现有模型请求并提供预测。

使用您的 Google Cloud 项目 ID 和凭据配置此扩展程序后，您可以使用 ExtensionCallout 政策通过 API 代理进行调用。在政策配置中，您可以指定要使用的模型和模型版本，以及希望模型用于预测的实例数据。

如需开始使用 Cloud ML Engine，请参阅 Cloud ML Engine 简介。

前提条件

本文提供了配置和使用此扩展程序的参考信息。在通过 API 代理通过 ExtensionCallout 政策使用扩展程序之前，您必须：

1. 确保您有一个模型。

   如需详细了解 Cloud ML Engine 模型和其他概念，请参阅项目、模型、版本和作业。

2. 使用 GCP Console 为服务账号生成密钥。

3. 在通过配置参考添加和配置扩展程序时，使用所生成的密钥 JSON 文件的内容。

Google Cloud Machine Learning Engine 简介

您可以通过 Cloud Machine Learning Engine，利用 Google Cloud Platform 的资源训练机器学习模型。您可以在 Cloud ML Engine 上托管经过训练的模型，以便使用 GCP 服务向其发送预测请求并管理模型和作业。

操作

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predict

使用指定的模型对指定的实例数据执行预测。

请求参数

参数	说明	类型	默认	必填
模型	要用于预测的模型。	字符串	无。	是。
版本	用于预测的机器学习解决方案的版本。	字符串	无。	是。
实例	要获取其预测结果的实例。此值中项的形状取决于您用于预测的模型的预期。如需了解详情，请参阅预测请求详细信息。	数组	无。	是。

响应

一个 predictions 数组，其中包含 ExtensionCallout 政策配置中指定的模型返回的预测数据。

{
  "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
      ]
    }
  ]
}

配置参考

在配置和部署此扩展程序以供在 API 代理中使用时，请使用以下代码。如需了解使用 Apigee 控制台配置扩展程序的步骤，请参阅添加和配置扩展程序。

常见的扩展属性

每个扩展程序都有以下属性。

属性	说明	默认	必需
name	您为扩展程序配置此名称。	无	是
packageName	Apigee Edge 提供的扩展包的名称。	无	是
version	配置扩展程序所用的扩展程序软件包的版本号。	无	是
configuration	特定于您要添加的附加信息的配置值。请参阅此扩展程序软件包的属性	无	是

此扩展程序软件包的属性

为此扩展程序的以下配置属性指定值。

属性	说明	默认	必填
projectId	包含此扩展程序使用的已训练模型的 GCP 项目的 ID。	无。	是。
凭据	在 Apigee Edge 控制台中输入时，这是服务账号密钥文件的内容。通过 Management API 发送时，此值为根据服务账号密钥文件生成的 base64 编码值。	无。	是。