Platform For AI:PMML processor

Langkah 1: Deploy layanan

{
  "name": "eas_lr_example",
  "processor": "pmml",
  "model_path": "http://examplebucket.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/models/lr.pmml",
  "metadata": {
    "instance": 1,
    "cpu": 1
  }
}

Anda juga dapat men-deploy layanan model PMML dari Konsol. Untuk informasi selengkapnya, lihat Deploy a service from the console.

Langkah 2: Panggil layanan

Ikuti langkah-langkah berikut untuk memanggil layanan.

1. Setelah layanan PMML di-deploy, buka halaman Elastic Algorithm Service (EAS). Temukan layanan yang ingin Anda panggil, lalu klik View Invocation Method pada kolom Service Method untuk mendapatkan titik akhir layanan dan Token otentikasi.

2. Buat permintaan layanan.

   Input dan output layanan PMML harus dalam format JSON. Satu permintaan dapat berisi beberapa sampel. Setiap sampel terdiri atas data fitur dalam format pasangan kunci-nilai. Kode berikut menunjukkan contohnya.

   [
       {
           "address": 12,
           "age": 22,
           "ed": 4,
           "marital": 3.0,
           "region": 2.0,
           "tenure": 4.0
       },
       {
           "address": 2,
           "age": 34,
           "ed": 6,
           "marital": 1.3,
           "region": 2.1,
           "tenure": 4.2
       }
   ]

   Catatan

   Saat mengirim permintaan layanan, Anda dapat menghapus line break dan spasi dari file JSON untuk mengurangi lalu lintas jaringan dan meningkatkan performa layanan.

3. Kirim permintaan layanan.

   Anda dapat menggunakan salah satu metode berikut:

   Penting

   Jika Anda meneruskan token langsung di Header HTTP, token tersebut dikirim dalam teks biasa melalui jaringan. Jika Anda menggunakan SDK yang disediakan oleh EAS, token digunakan untuk menandatangani permintaan sebelum dikirim. Metode ini memberikan keamanan yang lebih tinggi.

   • Gunakan perintah curl untuk menguji layanan dengan cepat.

     Layanan ini menyediakan titik akses HTTP. Saat mengirim permintaan, Anda dapat meneruskan Token otentikasi langsung di Header HTTP. Kode berikut menunjukkan contohnya.

     // Kirim permintaan.
     curl -v 18284888792***.cn-shanghai.pai-eas.aliyuncs.com/api/predict/pmml_test \
           -H 'Authorization: YmE3NDkyMzdiMzNmMGM3ZmE4ZmNjZDk0M2NiMDA***' \
           -d '[{"region": 2.0, "marital":3.0,"tenure":4.0, "age":22,"address":12,"ed":4},{"region": 2.1, "marital":1.3,"tenure":4.2, "age":34,"address":2,"ed":6}]'

     Keterangan:

     • 18284888792***.cn-shanghai.pai-eas.aliyuncs.com/api/predict/pmml_test: Ganti dengan titik akhir layanan yang Anda peroleh di Langkah 1.

     • Authorization: Atur ke Token otentikasi yang Anda peroleh di Langkah 1.

     Berikut adalah contoh tanggapan.

     [{"p_0":0.2856724025030001,"p_1":0.7143275974969999},{"p_0":0.18324957921381624,"p_1":0.8167504207861838}]

   • Gunakan Python SDK untuk mengirim permintaan. Untuk informasi selengkapnya, lihat Python SDK usage guide.

     Kode berikut menunjukkan contohnya.

     #!/usr/bin/env python
     
     from eas_prediction import PredictClient
     from eas_prediction import StringRequest
     
     if __name__ == '__main__':
         # Ganti placeholder dengan titik akhir layanan dan nama layanan yang Anda peroleh di Langkah 1.
         client = PredictClient('1828488879222***.cn-shanghai.pai-eas.aliyuncs.com', 'pmml_test')
         # Ganti placeholder dengan Token otentikasi yang Anda peroleh di Langkah 1.
         client.set_token('YmE3NDkyMzdiMzNmMGM3ZmE4ZmNjZDk0M2NiMDA***')
         client.init()
     
     
         req = StringRequest('[{"region": 2.0, "marital":3.0,"tenure":4.0, "age":22,"address":12,"ed":4},{"region": 2.1, "marital":1.3,"tenure":4.2, "age":34,"address":2,"ed":6}]')
         for x in range(100):
             resp = client.predict(req)
             print(resp)
     

     Untuk informasi selengkapnya tentang penggunaan SDK dalam bahasa pemrograman lain, lihat Service invocation SDKs.