Google मशीन लर्निंग इंजन एक्सटेंशन

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वर्शन 1.2.1

Cloud Machine Learning Engine से सुझावों का अनुरोध करें. predict कार्रवाई की मदद से, ट्रेन किए गए मौजूदा मॉडल से सुझावों 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, एक्सटेंशनकॉलआउट नीति का इस्तेमाल करके एपीआई प्रॉक्सी से कॉल किया जा सकता है. नीति के कॉन्फ़िगरेशन में, इस्तेमाल करने के लिए मॉडल और मॉडल वर्शन तय किया जाता है. साथ ही, यह भी तय किया जाता है कि मॉडल को अनुमान लगाने के लिए किस इंस्टेंस डेटा का इस्तेमाल करना है.

Cloud ML Engine का इस्तेमाल शुरू करने के लिए, Cloud ML Engine के बारे में जानकारी देखें.

ज़रूरी शर्तें

इस कॉन्टेंट में, इस एक्सटेंशन को कॉन्फ़िगर करने और इसका इस्तेमाल करने के बारे में जानकारी दी गई है. एक्सटेंशन कॉलआउट की नीति की मदद से, किसी एपीआई प्रॉक्सी के एक्सटेंशन का इस्तेमाल करने से पहले, आपको ये काम करने होंगे:

1. पक्का करें कि आपके पास मॉडल हो.

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

2. सेवा खाते के लिए कुंजी जनरेट करने के लिए, GCP कंसोल का इस्तेमाल करें.

3. कॉन्फ़िगरेशन रेफ़रंस का इस्तेमाल करके, एक्सटेंशन जोड़ते और कॉन्फ़िगर करते समय, नतीजे वाली कुंजी JSON फ़ाइल के कॉन्टेंट का इस्तेमाल करें.

Google Cloud मशीन लर्निंग इंजन के बारे में जानकारी

Google Cloud Platform के संसाधनों का इस्तेमाल करके, मशीन लर्निंग मॉडल को ट्रेनिंग देने के लिए, Cloud मशीन लर्निंग इंजन का इस्तेमाल किया जा सकता है. आपके पास, ट्रेन किए गए मॉडल को Cloud ML Engine पर होस्ट करने का विकल्प होता है. इससे उन्हें अनुमान लगाने के अनुरोध भेजे जा सकते हैं. साथ ही, GCP की सेवाओं का इस्तेमाल करके अपने मॉडल और जॉब मैनेज किए जा सकते हैं.

कार्रवाइयां

अनुमान लगाएं

बताए गए मॉडल का इस्तेमाल करके, दिए गए इंस्टेंस डेटा के लिए 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

predictions कलेक्शन, जिसमें एक्सटेंशन कॉल आउट नीति के कॉन्फ़िगरेशन में बताए गए मॉडल से मिला अनुमान 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 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.

सामान्य एक्सटेंशन प्रॉपर्टी

हर प्रॉपर्टी के लिए नीचे दी गई प्रॉपर्टी मौजूद हैं.

इस एक्सटेंशन पैकेज के लिए प्रॉपर्टी

नीचे दी गई कॉन्फ़िगरेशन प्रॉपर्टी के लिए, खास तौर पर इस एक्सटेंशन के लिए वैल्यू तय करें.