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时间:2021-05-03 18:29 来源:埃里克云 编辑:埃里克云

核心提示

这是我的系列博客的第二部分,关于在SAP Leonard Machine Learning Foundation 第1部分:可定制相似性搜索概述介绍中重新培训您自己的可定制相似性搜索第2部分:如何重新训练可定制的相似...

这是我的系列博客的第二部分,关于在SAP Leonard Machine Learning Foundation

第1部分:可定制相似性搜索概述介绍中重新培训您自己的可定制相似性搜索第2部分:如何重新训练可定制的相似性搜索?(本博客)第3部分:如何推断可定制的相似性搜索?第4部分:为客户创建FaceID解决方案

在这一部分中,我们将学习如何使用您自己的数据集重新培训可定制的相似性搜索。

请按照以下步骤进行重新培训前的准备。

不要使用sapml cli提交重新培训作业,我想使用培训服务的内置Swagger UI进行可定制的相似性搜索(当然,您可以对任何REST客户机工具(如POSTMAN或编程)执行相同的操作。在这里,我将带您通过内置的swaggerui完成再培训过程,在这里您可以找到有关该服务的技术细节并进行尝试。mlf的每个功能服务都嵌入了自己的招摇UI。下一次,如果您想在MLF中使用一个功能性服务,并且找不到太多文档,您可以简单地使用它的swagger工具)

开始使用training service的内置swagger UI

简单地从SCP CF中MLF实例的服务密钥中找到NN\U SEARCH\U RETRAIN\U API\U URL。

例如,我的NN\U SEARCH\U RETRAIN\U API\U URL我的mlf试用实例的服务密钥是https://mlftrial-retain-ann-api.cfapps.eu10.hana.ondemand.com/api/v2/tabular/ann/index。用浏览器打开这个网址,其内置的招摇界面显示如下关于这个培训服务的信息(这是我在写这个博客时唯一能找到的关于这个服务的公开信息)

提交一个可定制相似度搜索的培训作业

提交一个可定制相似度搜索的培训作业,您可以发布到/jobs端点。

点击模型,您可以找到作业的参数说明。以下是内存、查找速度和准确性的关键参数。-模式:精确或烦扰-pca成分:请参考这个关于主成分分析的博客。-烦恼.nTree

点击试用

在我的例子中,每个人脸特征向量有128维,总共有400张左右的人脸,所以我使用下面的初始配置进行训练。您可能需要调整参数以找出最符合您的查找速度和准确性要求的参数。

并将从步骤8获得的访问令牌("承载人******")复制到验证字段。点击〖执行〗按钮,提交作业

如果提交成功,则返回作业id,如有非202响应码,请参考错误信息进行故障排除

查看带作业id的培训作业

的状态和日志,现在,您可以通过向端点/Jobs/{id}发出GET-http请求来检查作业状态。根据训练数据集的大小,训练任务可能需要一些时间才能完成,在我们的例子中,它是每个人脸特征向量的面数和维数。

或者,您可以使用命令来监视任务状态:

训练任务的输出

直到任务状态成功,然后部署人工制品索引.ann在s3存储桶的作业文件夹中生成。现在模型可以部署了。

例如,训练作业的输出。

要将重新训练的相似性搜索模型部署到MLF实例,可以向/Deployments端点发出POST http请求。

请求主体需要modelName和modeVersion,例如

如果部署请求提交成功,则返回部署id

要监视部署状态,向/Deployments/{id}端点发出GET http请求

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