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阿里云机器学习平台PAI使用简明教程(一)

简介: 阿里云机器学习平台PAI简明教程。
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概述

阿里云机器学习平台是构建在阿里云MaxCompute(原ODPS)计算平台之上,集数据处理、建模、离线预测、在线预测为一体的机器学习平台。很多用户在初次使用PAI过程中因为对平台比较陌生,总是会遇到这样或那样的困惑。本文以通用的机器学习流程为指导,结合PAI平台逐一介绍数据准备、模型搭建与训练、模型部署与调用,将目前PAI平台的主要操作流程做一个梳理。 本文的主要目的是做PAI平台使用流程的演示,所以算法上选择最简单的线性回归算法,便于用户的理解和操作。

操作

数据准备


1、Dataworks | DataStudio 中创建数据表

1637666299024_CDB605CA-CFEA-45e6-9ACF-EBDFF33D2F89.png

  • SQL脚本
CREATE TABLE `am_test_input` (
  `value` bigint,
  `output1` bigint
);

2、数据导入

目前支持多种方式将数据导入到表,如果是大数据量导入,请使用tunnel客户端工具导入数据到表中。本示例使用的数据量较少,直接通过SQL脚本的方式导入数据。

image.png

  • SQL脚本
INSERT into table am_test_input values (1,2);

INSERT into table am_test_input values (2,4);

INSERT into table am_test_input values (3,6);

INSERT into table am_test_input values (4,8);

INSERT into table am_test_input values (5,10);

3、查看导入的数据

image.png

  • SQL脚本
select * from am_test_input;

4、数据表

image.png


模型搭建与训练


1、新建空表实验

image.png

2、拖入组件“源/目标的”读数据表模块,配置:

image.png

3、拖入组件“数据预处理”拆分模块,用于将原数据集拆分为训练集和测试集:

image.png

4、拖入组件“机器学习”线性回归模块,分别指定特征及标签,用于训练模型:

image.png

5、拖入组件“机器学习”预测模块,用于预测测试集的情况:

image.png

6、整个流程:

image.png

7、点击页面左上角运行按钮运行整个模型,当然也可以点击到具体的模块选择运行到此处,还可以分别查询各个模块的运行结果:

image.png

8、运行的结果

image.png


模型的部署与调用

机器学习模型在线部署功能可以将您的模型一键部署为Restful API,您可以通过HTTP请求的方式进行调用。

1、部署模型

注意: 模型正常运行后才能部署,并不是搭建的实验都能生成模型,普通的数值处理不能生成模型,常见的可以生成模型算法包括:GBDT二分类、线性支持向量机、逻辑回归二分类、逻辑回归多分类、随机森林、KMeans、线性回归、GBDT回归(GBDT回归算法不支持int型数据格式输入,所以在部署前请注意GBDT算法输入应为Double型)、Tensorflow等。

image.png

2、Rest调用的参数

image.png

3、在线调试

image.png

[{"value":25}]

原文链接

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