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在进行机器学习实验的过程中,为了简化和加速模型的构建、训练和部署,使用自动化机器学习功能更快速地识别合适的算法并优化超参数。

服务工作流示例

服务工作流是将ETL或数据挖掘以服务的方式进行发布。

要求:输入层必须是“服务输入”节点,输出层必须是“服务输出”节点。

通过部署服务后,通常用于数据预测的应用。“服务输入”的处理层可以实现数据来源于其它接口。

下图是一个简单的服务工作流示例:

在这个工作流中,实现的是对输入的数据进行派生列处理后输出。

部署服务

概述

服务部署指的是当用户用实验训练好了一个预测模型 ,并将此预测模型部署成一个web的服务。当前发布的web服务就可以作为预测模型应用于类似场景的预测,当用户要预测一个新样本,只需要把样本特征信息用 restful api 传给服务,服务就可以依据训练好的预测模型返回预测结果。

服务部署的前提条件:服务工作流完成搭建且执行成功。工作流中每个节点旁边显示绿色的勾即表示该节点是执行成功的。

功能入口

在实验定制界面中,单击工具栏的 部署服务 按钮,如下图所示:

数据选择

服务输入中的数据支持“手工输入”和和“选择节点数据”两种方式:

手工输入:是手工输入json列数据。

选择节点数据:是选择运行通过后的某节点输出结果数据。

示例

选择节点数据部署服务,方法如下:

  1. 通过数据源或数据预处理定义实验模型,并运行该实验模型。
  2.  拖拽“服务输入”节点到画布,并选择节点,该节点的数据结果是用于服务发布的节点。
  3.  将“服务输入”节点在实验模型中替换所选的节点,并将所选节点前的所有节点删除。
  4. 拖拽“服务输出”节点到流程节点最末,流程执行通过后执行 部署服务 即可。

服务监控

服务监控是指对所有已经搭建的服务工作流进行管理。

功能入口:在“数据挖掘”界面中选择 服务管理 页签,显示“服务管理”界面,如下图所示:

该界面分为如下几个区:

  • 功能区:用于手动刷新列表和搜索。

操作

图标

说明

手动刷新

手动刷新服务列表。

搜索服务

服务流程名称关键字模糊匹配搜索结果。

  • 状态栏:显示所有服务流程不同状态的统计数据。
  • 列表区:显示服务流程列表,支持如下操作:

操作

图标

说明

服务启用

用于启用当前服务流程。

若当前服务呈启用状态,该按钮置灰。

服务下线

用于设置当前服务下线。

若当前服务呈下线状态,该按钮置灰。

编辑

用于编辑当前服务,进入“服务配置”界面(如下图所示),支持修改服务的别名和描述。

服务日志统计

用于显示当前服务的执行情况统计:支持按月份、日期、小时三种统计方式。

调用记录

用于查看当前服务每次执行的起始时间和执行结果。

删除

用于删除当前服务流程。

服务应用

目前服务工作流的应用通常为:对于已创建好的分类模型、回归模型、聚类模型,我们将新的数据输入后,通过模型计算预测出结果。

成功部署服务后即可进行服务的应用,应用入口:在“服务监控”界面的服务列表中,双击“名称”列中的服务,进入到“服务配置”界面,再单击 服务测试 页签,显示“服务测试”界面:

在“测试数据”文本框中按照示例填写数据,单击 测试 按钮,这些数据进入到当前服务部署的模型中执行后显示测试结果。

服务调用示例

调用流程说明:

1. 示例附件(ServiceInvokeDemo.zip)解压后,得到Demo目录结构如下:

2. 各目录说明

1) doc——文档目录,demo说明文档在该目录下。

2) example——服务示例目录,自带一个可运行的服务Dag示例,可以在平台中进行流程导入,并部署成服务。

3) java——java语言编写的demo工程,该项目为maven工程,可以使用开发工具以maven项目的形式进行导入,maven环境自行安装。

4) python——python语言编写的demo工程,开发工具以python项目的形式进行导入,python环境自行安装(推荐使用anaconda3和python3.6及其以上版本)。

3. 调用执行

1) java语言,成功导入工程后,在ServiceInvokeDemo.java文件中根据实际调用的服务环境,修改对应的ip、端口、服务ID和输入数据,然后运行。运行成功返回如图所示:

备注:该图片返回数据是自带服务Dag示例的返回数据。如果不是使用该服务示例,可能返回数据有一定差异。

2) python语言,成功导入工程后,在ServiceInvokeDemo.py文件中根据实际调用的服务环境,修改对应的ip、端口、服务ID和输入数据,然后运行。运行成功返回如图所示:

备注:该图片返回数据是自带服务Dag示例的返回数据。如果不是使用该服务示例,可能返回数据有一定差异。

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