阿里云机器学习PAI-ModelHub公共模型部署与Python调用示例

本文涉及的产品
交互式建模 PAI-DSW,每月250计算时 3个月
模型训练 PAI-DLC,100CU*H 3个月
模型在线服务 PAI-EAS,A10/V100等 500元 1个月
简介: 自然语言处理NLP(Natural Language Processing)是人工智能和语言学领域的分支学科,能够挖掘自然语言文本蕴含的信息和知识。PAI提供多种已经训练好的自然语言处理类模型供您使用,包括新闻分类、金融文本匹配、中文基础NER及BERT文本向量化模型。本文以新闻分类模型为例,介绍如何将公共模型库的现有模型部署到EAS,然后使用Python SDK演示如果对部署的模型进行调用。

Step By Step

1、登陆PAI控制台公共模型库
图片.png

2、模型一键部署到EAS
图片.png
图片.png

3、模型查看与快速测试
图片.png
图片.png

Request Body:

{
    "text": "确诊病例超1000例墨西哥宣布进入卫生紧急状态。中新网3月31日电综合报道,墨西哥新冠肺炎病例已超过1000例,墨西哥政府30日宣布进入卫生紧急状态,加强相关措施以遏制新冠肺炎疫情蔓延。30日,墨西哥卫生官员报告该国新冠肺炎病例累计达1094例,死亡28人。卫生官员说,墨西哥的非必要活动禁令将延长到4月30日,民众聚会人数限制减到只容许50人。墨西哥官方还表示,60岁以上和高风险人群应严格遵守居家建议。此前,墨西哥政府宣布,超过3000万名学生于3月21日至4月20日期间放假,学校将加强远程教育、校园消毒等措施。责任编辑:孔庆玲",
    "sequence_length": 128
}

4、Python SDK调用

  • 4.1 SDK安装(eas-prediction 包安装)
    图片.png
  • 4.2 Code Sample

# -*- encoding:utf-8 -*-
#!/usr/bin/env python
from eas_prediction import PredictClient
from eas_prediction import StringRequest
import json

if __name__ == '__main__':

    # 完整的接口地址:http://18482178********.cn-shanghai.pai-eas.aliyuncs.com/api/predict/news_classification
    client = PredictClient('18482178********.cn-shanghai.pai-eas.aliyuncs.com', 'news_classification')
    #  注意上面的client = PredictClient()内填入的信息,是通过对调用信息窗口(下图)中获取的访问地址的拆分
    client.set_token('************')
    #  Token信息在“EAS控制台—服务列表—服务—调用信息—公网地址调用—Token”中获取
    client.init()
    requestBody = '{"text":"确诊病例超1000例墨西哥宣布进入卫生紧急状态。中新网3月31日电综合报道,墨西哥新冠肺炎病例已超过1000例,墨西哥政府30日宣布进入卫生紧急状态,加强相关措施以遏制新冠肺炎疫情蔓延。30日,墨西哥卫生官员报告该国新冠肺炎病例累计达1094例,死亡28人。卫生官员说,墨西哥的非必要活动禁令将延长到4月30日,民众聚会人数限制减到只容许50人。墨西哥官方还表示,60岁以上和高风险人群应严格遵守居家建议。此前,墨西哥政府宣布,超过3000万名学生于3月21日至4月20日期间放假,学校将加强远程教育、校园消毒等措施。责任编辑:孔庆玲","sequence_length": 128}'
    request = StringRequest(requestBody)
    #  输入请求请根据模型进行构造,此处仅以字符串为输入输出的程序示例
    for x in range(0, 1):
        resp = client.predict(request)
        print(resp)
        # 类型转换与参数提取
        str_1 = str(resp)
        dic_1 = json.loads(str_1[2:-1])
        # unicode编码转换成中文
        print("预测结果:",dic_1["predictions"].encode('latin-1').decode('unicode_escape'))
  • 4.3 The Result
b'{"predictions": "\\u56fd\\u9645", "success": true, "request_id": "bdf759c5-456b-44ed-958e-e80550d91d1d"}'
预测结果: 国际

更多参考

自然语言处理(NLP)类模型
阿里云机器学习PAI EAS部署TensorFlow Model
阿里云机器学习平台DSW2:keras 模型训练与EAS部署

相关实践学习
使用PAI-EAS一键部署ChatGLM及LangChain应用
本场景中主要介绍如何使用模型在线服务(PAI-EAS)部署ChatGLM的AI-Web应用以及启动WebUI进行模型推理,并通过LangChain集成自己的业务数据。
机器学习概览及常见算法
机器学习(Machine Learning, ML)是人工智能的核心,专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能,它是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域。 本课程将带你入门机器学习,掌握机器学习的概念和常用的算法。
相关文章
|
2天前
|
数据采集 数据可视化 数据挖掘
金融波动率的多模型建模研究:GARCH族与HAR模型的Python实现与对比分析
本文探讨了金融资产波动率建模中的三种主流方法:GARCH、GJR-GARCH和HAR模型,基于SPY的实际交易数据进行实证分析。GARCH模型捕捉波动率聚类特征,GJR-GARCH引入杠杆效应,HAR整合多时间尺度波动率信息。通过Python实现模型估计与性能比较,展示了各模型在风险管理、衍生品定价等领域的应用优势。
90 65
金融波动率的多模型建模研究:GARCH族与HAR模型的Python实现与对比分析
|
1月前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 TensorFlow
使用Python实现深度学习模型的分布式训练
使用Python实现深度学习模型的分布式训练
178 73
|
1月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 供应链
使用Python实现智能食品消费需求分析的深度学习模型
使用Python实现智能食品消费需求分析的深度学习模型
87 21
|
1月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 搜索推荐
使用Python实现智能食品消费偏好预测的深度学习模型
使用Python实现智能食品消费偏好预测的深度学习模型
90 23
|
1月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据挖掘
使用Python实现智能食品消费习惯预测的深度学习模型
使用Python实现智能食品消费习惯预测的深度学习模型
128 19
|
1月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据挖掘
使用Python实现智能食品消费趋势分析的深度学习模型
使用Python实现智能食品消费趋势分析的深度学习模型
138 18
|
1月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据挖掘
使用Python实现智能食品消费模式预测的深度学习模型
使用Python实现智能食品消费模式预测的深度学习模型
62 2
|
2月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
K-means聚类算法是机器学习中常用的一种聚类方法,通过将数据集划分为K个簇来简化数据结构
K-means聚类算法是机器学习中常用的一种聚类方法,通过将数据集划分为K个簇来简化数据结构。本文介绍了K-means算法的基本原理,包括初始化、数据点分配与簇中心更新等步骤,以及如何在Python中实现该算法,最后讨论了其优缺点及应用场景。
165 4
|
20天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
机器学习算法的优化与改进:提升模型性能的策略与方法
机器学习算法的优化与改进:提升模型性能的策略与方法
134 13
机器学习算法的优化与改进:提升模型性能的策略与方法
|
10天前
|
机器学习/深度学习 算法 网络安全
CCS 2024:如何严格衡量机器学习算法的隐私泄露? ETH有了新发现
在2024年CCS会议上,苏黎世联邦理工学院的研究人员提出,当前对机器学习隐私保护措施的评估可能存在严重误导。研究通过LiRA攻击评估了五种经验性隐私保护措施(HAMP、RelaxLoss、SELENA、DFKD和SSL),发现现有方法忽视最脆弱数据点、使用较弱攻击且未与实际差分隐私基线比较。结果表明这些措施在更强攻击下表现不佳,而强大的差分隐私基线则提供了更好的隐私-效用权衡。
41 14

热门文章

最新文章