机器学习在线预测说明在哪里？

本文以心脏病预测案例为例，为您讲解如何再PAI上一站式从机器学习模型训练到部署在线预测服务进行调用。

登录阿里云机器学习PAI控制台。

在控制台首页，从模板创建心脏病预测案例实验并单击运行。

运行完成后各组件框后面会出现绿勾表示已运行通过。

选择部署>模型在线部署。

选择要部署的模型，单击下一步。

选择模型部署方式，阿里云机器学习PAI提供以下三种模型在线部署方式，您可以单击名称查看详细的部署方法。
    新建服务
    增加已有服务版本
    新增蓝绿部署

新建服务

选择模型部署方式为新建服务，自定义输入模型名称。

选择进程数与Quota数。

进程数决定了可以并发运行程序的数量，推荐数量大于等于2，输出稳定性更高。Quota数决定了运行快慢及RT、QPS等参量。

单击下一步，确认信息无误后，单击部署。

部署成功后单击模型名称，查看模型调用的相关信息。

单击监控下的图标，即可监控当前的QPS、Response、RT、Traffic、CPU、Memory、Daily Invoke等信息。

如果您的资源使用紧张需要扩大，可以单击更新进行扩容。

单击模型在线部署页面右上角的在线调试，可以选择当前模型进行调试。

在线调试的详细说明请参考在线调试与其他API网关功能。

增加已有服务版本

选择模型部署方式为增加已有服务版本，选择一个已经部署的模型。

单击下一步，确认信息无误后，单击部署。

    说明：增加已有服务版本的部署方式需要花费几分钟时间，请耐心等待。

部署完成后，单击当前版本列的下拉箭头，切换需要使用的模型版本。

新增蓝绿部署

阿里云机器学习新版本提供了蓝绿部署功能。蓝绿部署是指在老版本不停的基础上，部署新版本然后进行数据分流测试，确认效果后，再将数据流量完全切到新版本。蓝绿部署的特点是无需停机，并且风险较小。

选择模型部署方式为新增蓝绿部署，选择一个已经部署的模型（默认为正在服务的版本），并选择模型部署占用资源。

单击下一步，确认信息无误后，单击部署。

单击模型操作下的切换流量，改变两个模型之间的流量分配（起初两个模型流量分配都是100%）。

在线调试与API网关功能 模型在线调试

单击模型在线部署页面右上角的在线调试，选择当前模型，单击运行进行调试。

在API调试页面，进行身份验证及授权检验。

单击Headers下方的+新增一条，填入Authorization及对应的值。

您可以单击模型名称，在密钥中获取Authorization信息。

在body处填入输入数据（特征输入），以心脏病预测案例的逻辑回归模型为例，Body信息如下：

    [{"sex":0,"cp":0,"fbs":0,"restecg":0,"exang":0,"slop":0,"thal":0,"age":0,"trestbps":0,"chol":0,"thalach":0,"oldpeak":0,"ca":0}]

单击发送请求即可获得预测结果。