O Designer oferece dezenas de modelos predefinidos para diversos frameworks e casos de uso setoriais. Crie um pipeline a partir de um modelo predefinido e modifique seus componentes ou configurações para construir rapidamente um modelo que atenda aos seus requisitos. Este tópico usa o modelo Heart Disease Prediction como exemplo para orientar você na construção, depuração e implantação de um modelo visual.
Pré-requisitos
Ative o PAI e crie um workspace. Para mais informações, consulte Activate PAI and create a default workspace.
Associe recursos do MaxCompute ao workspace. Para mais informações, consulte Quick start - Preparations.
Etapa 1: Criar um pipeline a partir de um modelo
No Designer, use pipelines para construir modelos. Primeiro, crie um pipeline e organize os componentes para definir a lógica de processamento e agendamento do modelo.
Acesse Visualized Modeling (Designer), selecione seu workspace e abra o Designer.
Na aba Preset Templates, localize o cartão do modelo Heart Disease Prediction e clique em Create.
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Confirme as configurações e clique em OK.
Parâmetro
Descrição
Workflow name
Nome personalizado do workflow.
Workflow data storage
Caminho do bucket do OSS para dados temporários e modelos. Se não configurado, usa o armazenamento padrão do workspace.
Em cada execução, o Designer cria automaticamente uma pasta temporária em
workflow_storage_path/task_ID/node_ID, simplificando a configuração de armazenamento por componente.Visibility
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Visible to Me: Cria o workflow na pasta My Pipelines, visível apenas para você e administradores do workspace.
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Visible to Current Workspace: Cria o workflow na pasta Pipelines Visible to Workspaces, acessível a todos os membros do workspace.
Para mais detalhes sobre configurações e parâmetros, consulte Create a pipeline.
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Clique em Open.
Etapa 2: Construir o modelo
O pipeline criado a partir do modelo aparece no canvas, conforme ilustrado na figura a seguir.
Os componentes do modelo predefinido já vêm configurados para acelerar o início do trabalho. Clique em qualquer componente para visualizar seus parâmetros. Para mais detalhes, consulte Heart disease prediction.
Para prosseguir com a Step 4: Deploy the model (Optional), ative a exportação PMML. Selecione o componente Logistic Regression. No painel à direita, acesse a aba Fields Setting e marque a caixa de seleção Whether to Generate PMML.
Etapa 3: Executar e depurar o modelo
Clique no ícone Run 
no canto superior esquerdo do canvas para executar todo o pipeline.
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Visualizar dados e análise visual
Após a execução bem-sucedida de um componente, clique com o botão direito nele e selecione View Data para verificar a saída.
Em certos componentes, como a matriz de confusão e a avaliação de classificação binária deste exemplo, o Designer visualiza a saída. Isso facilita a compreensão de dados complexos e resultados analíticos por meio de gráficos intuitivos. Abra a visualização clicando em Visual Analysis ou no ícone de visualização acima do canvas. Para mais informações, consulte Visual Analysis.
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Consultar logs
Se houver falha na execução de um componente, clique com o botão direito nele e selecione View Log para identificar a causa da falha.
Etapa 4: Implantar o modelo (opcional)
O Designer integra-se perfeitamente ao Elastic Algorithm Service (EAS). Após treinar, avaliar e executar previsões offline com um modelo, implante-o no EAS para criar um service de modelo online.
Após a execução bem-sucedida do pipeline, clique em Models no painel à esquerda. Selecione o modelo desejado e clique em Deploy in EAS.
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Confirme os parâmetros de configuração. Para mais detalhes, consulte Deploy a single model as an online service.
Na página de implantação do EAS, os parâmetros Model File e Processor Type já vêm configurados por padrão. Ajuste outros parâmetros conforme necessário.
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Clique em Deploy.
Quando o Service Status mudar de Creating para Running, a implantação do modelo foi concluída com sucesso.
ImportantePara evitar cobranças desnecessárias, clique em Stop na coluna Actions dos services online que não estiverem em uso.
Referências
Para saber mais sobre construção e depuração de modelos em um pipeline, consulte Build and debug a model.
Crie um pipeline em branco e organize os componentes do zero para atender às suas necessidades de negócio. Para um guia rápido, consulte Create a custom pipeline.
Use o DataWorks para agendar pipelines offline e atualizar modelos periodicamente. Para mais informações, consulte Use DataWorks to schedule Designer pipelines offline.