Предоставляет ли CMLE конечную точку API REST для прогнозирования? - PullRequest
Новая
       44

Предоставляет ли CMLE конечную точку API REST для прогнозирования?

0 голосов
/ 11 декабря 2018

Есть ли способ получить доступ к конечной точке API REST для модели, созданной Cloud ML Engine?Я вижу только: 

gcloud ml-engine jobs submit prediction $JOB_NAME \
    --model census \
    --version v1 \
    --data-format TEXT \
    --region $REGION \
    --runtime-version 1.10 \
    --input-paths gs://cloud-samples-data/ml-engine/testdata/prediction/census.json \
    --output-path $GCS_JOB_DIR/predictions

1 Ответ

0 голосов
/ 11 декабря 2018

Да, на самом деле это два API, доступных для этого.

  1. Вызов projects.predict - самый простой метод.Вы передаете запрос , как описано здесь , и он возвращается с результатом.Это не может принимать входные данные от GCS, как ваша команда gsutil.

  2. projects.jobs.create вызов с полями pretionInInput иgnitionOutput разрешает пакетную обработкупрогноз, с вводом из GCS.

    Эквивалент для вашей команды: 

    POST https://ml.googleapis.com/v1/projects/$PROJECT_ID/jobs

{
  "jobId" : "$JOB_NAME",
  "predictionInput": {
    "dataFormat": "TEXT",
    "inputPaths": "gs://cloud-samples-data/ml-engine/testdata/prediction/census.json",
    "region": "REGION",
    "runtimeVersion": "1.10",
    "modelName": "projects/$PROJECT_ID/models/census"
  },
  "predictionOutput": {
    "outputPath": "$GCS_JOB_DIR/predictions"
  }
}

    Возвращается немедленно.используйте projects.jobs.get для проверки на успех / неудачу.

...