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EAS內(nèi)置的GBDT Processor（包括XGBoost、LightGBM），支持將相應格式的模型部署成在線服務，并提供在線實時推理。本文為您介紹如何部署及調(diào)用GBDT模型服務。

背景信息

GBDT（Gradient Boosted Decision Trees）是一類機器學習算法，XGBoost和LightGBM是算法對應的高效工程實現(xiàn)。

在Designer上，使用GBDT或XGBoost組件訓練的算法模型導出成相應格式，或您自己的模型均可部署到EAS中。

重要

從Designer上導出的GBDT模型可以直接通過PMML的Processor來進行部署，詳情請參見PMML。

步驟一：部署服務

使用eascmd客戶端部署模型服務時，您需要指定processor為xgboost或lightgbm，服務配置文件示例如下：

{
  "name": "gbdt_example",
  "processor": "<processor類型>",
  "model_path": "http://examplebucket.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/models/xgb_model.json",
  "metadata": {
    "instance": 1,
    "cpu": 1
  }
}

其中：<processor類型>需要替換為xgboost或lightgbm。

當模型較大時，因模型編譯功能可能會占用比較大的內(nèi)存，建議您使用特定的自定義Processor進行模型部署。服務配置文件示例如下：

{
  "name": "gbdt_example",
  "processor_type": "python",
  "processor_path": "https://eas-data.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/processors/xgboost_processor_notreelite.tar.gz",
  "processor_entry": "xgboost_inference.py",
  "model_path": "http://examplebucket.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/models/xgb_model.json",
  "metadata": {
    "instance": 1,
    "cpu": 1
  }
}

關于如何使用客戶端工具部署服務，詳情請參見服務部署：EASCMD&DSW。

步驟二：調(diào)用服務

服務部署完成后，在模型在線服務（EAS）頁面，單擊待調(diào)用服務服務方式列下的調(diào)用信息，查看服務訪問的Endpoint和用于服務鑒權的Token信息。參考以下步驟進行服務調(diào)用。

構造服務請求。

GBDT服務的輸入輸出格式為JSON格式的數(shù)組，一次請求支持多條樣本輸入，示例如下。

[
  [14.87, 16.67, 98.64, 682.5, 0.1162, 0.1649, 0.169, 0.08923, 0.2157, 0.06768, 0.4266, 0.9489, 2.989, 41.18, 0.006985, 0.02563, 0.03011, 0.01271, 0.01602, 0.003884, 18.81, 27.37, 127.1, 1095.0, 0.1878, 0.448, 0.4704, 0.2027, 0.3585, 0.1065],
  [11.2, 29.37, 70.67, 386.0, 0.07449, 0.03558, 0.0, 0.0, 0.106, 0.05502, 0.3141, 3.896, 2.041, 22.81, 0.007594, 0.008878, 0.0, 0.0, 0.01989, 0.001773, 11.92, 38.3, 75.19, 439.6, 0.09267, 0.05494, 0.0, 0.0, 0.1566, 0.05905]
]

說明

實際發(fā)送服務請求時，可以去除JSON文件中的換行和空格，以減小網(wǎng)絡傳輸，提升服務性能。

發(fā)送服務請求。

支持以下三種方式。

重要

直接通過HTTP Header傳入，會使Token在網(wǎng)絡中以明文方式傳輸；使用EAS提供的SDK，會使用Token對請求做簽名后再發(fā)送，安全性更高。

通過在線調(diào)試發(fā)送服務請求。
在目標服務的在線調(diào)試頁面，發(fā)送服務請求，詳情請參見服務在線調(diào)試。

使用curl命令對服務進行快速請求測試。

服務提供HTTP訪問入口，發(fā)送請求時，可以將鑒權Token直接通過HTTP Header傳入，示例如下。

// 發(fā)送請求。 
curl -v 18284888792***.cn-shanghai.pai-eas.aliyuncs.com/api/predict/eas_gbdt_example \
      -H 'Authorization: YmE3NDkyMzdiMzNmMGM3ZmE4ZmNjZDk0M2NiMDA***' \
      -d '[[14.87, 16.67, 98.64, 682.5, 0.1162, 0.1649, 0.169, 0.08923, 0.2157, 0.06768, 0.4266, 0.9489, 2.989, 41.18, 0.006985, 0.02563, 0.03011, 0.01271, 0.01602, 0.003884, 18.81, 27.37, 127.1, 1095.0, 0.1878, 0.448, 0.4704, 0.2027, 0.3585, 0.1065], [11.2, 29.37, 70.67, 386.0, 0.07449, 0.03558, 0.0, 0.0, 0.106, 0.05502, 0.3141, 3.896, 2.041, 22.81, 0.007594, 0.008878, 0.0, 0.0, 0.01989, 0.001773, 11.92, 38.3, 75.19, 439.6, 0.09267, 0.05494, 0.0, 0.0, 0.1566, 0.05905]]'
// 返回如下結果。
[[0.0004703899612650275, 0.9877758026123047]]

使用Python SDK發(fā)送請求，詳情請參見Python SDK使用說明。

示例代碼如下。

#!/usr/bin/env python

from eas_prediction import PredictClient
from eas_prediction import StringRequest

if __name__ == '__main__':
    client = PredictClient('1828488879222***.cn-shanghai.pai-eas.aliyuncs.com', 'pmml_test')
    client.set_token('YmE3NDkyMzdiMzNmMGM3ZmE4ZmNjZDk0M2NiMDA***')
    client.init()


    req = StringRequest('[[0.0004703899612650275,0.9877758026123047]]')
    for x in range(100):
        resp = client.predict(req)
        print(resp)

其他語言客戶端SDK使用說明，詳情請參見服務調(diào)用SDK。

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XGBoost/LightGBM

背景信息

步驟一：部署服務

步驟二：調(diào)用服務