如何通过阿里云PAI实现云端实时心脏状况监测

背景

我们通过之前的案例已经为大家介绍了如何通过常规的体检数据预测心脏病的发生,请见https://yq.aliyun.com/articles/54260。通过前文的案例我们可以生成一个算法模型,通过向这个模型输入用户实时的体检数据就会返回用户患有心胀病的概率。那么我们该如何搭建这套实时监测用户健康情况的服务呢?PAI最新推出的在线预测服务帮您实现。目前,机器学习PAI已经支持实验模型一键部署到云端生成API,通过向这个API推送用户的实时体检数据,就可以实时拿到反馈结果,做到心脏状况的云端的在线监测。

如何通过阿里云PAI实现云端实时心脏状况监测

下面看下如何实现这套在线预测服务。

1.选择部署模型

我们以上文链接提到的心脏病预测案例为例,实验生成一个逻辑回归模型,是用在线预测可以在当前实验点击“部署”按钮,选择“在线预测部署”。

如何通过阿里云PAI实现云端实时心脏状况监测

如何通过阿里云PAI实现云端实时心脏状况监测

2.配置模型部署信息

进入模型配置页:

如何通过阿里云PAI实现云端实时心脏状况监测

选择对应的项目空间,如果是第一次使用需要开通在线预测权限,权限申请是实时开通。下面详细解释instance的定义:

  • 每个项目默认包含30个instance,可提工单扩容。删除已部署模型会释放当前模型的instance。

  • instance决定模型的QPS,每个instance为1核2G内存。

  • 单个模型的instance部署限制是[1,15]。

3.模型管控

模型部署完成可以进入如下界面进行管理,新部署模型可以在“查看模型详情”进行查看。

如何通过阿里云PAI实现云端实时心脏状况监测

已经部署的模型可以在“已部署在线模型”里进行管理,

如何通过阿里云PAI实现云端实时心脏状况监测

模型管理界面,版本表示的是同一模型多次部署的区分,通过下图红框可以拿到模型所在的项目和模型名称:

如何通过阿里云PAI实现云端实时心脏状况监测

4.模型调试

模型调试页面可以帮助用户了解在线预测请求参数的书写规范,进入模型调试页面。

如何通过阿里云PAI实现云端实时心脏状况监测

  • 请求地址:https://dtplus-cn-shanghai.data.aliyuncs.com/dataplus_261422/pai/prediction/projects/$project名称/onlinemodels/$模型名称

  • 请求body为json串,以本文逻辑回归算法为例,需要填写每个特征的信息,特征名字需要与模型表特征名对应,常数列不用写。dataValue表示预测集对应特征的取值。dataType表示数值类型,dataType定义如下:

如何通过阿里云PAI实现云端实时心脏状况监测

5.预测结果

现在我们已经配置好了服务,接下来只要编辑服务的body部分并且发送请求即可获得预测结果。我们假设用户的实时性别、血压、心跳波动等参数都是1,推送以下数据。

本案例body范例:

{ "inputs": [

可以获得返回,返回结果显示label为1(1表示用户患病,0表示健康),并且患病概率为0.98649974...:

如何通过阿里云PAI实现云端实时心脏状况监测

API调用方法:https://help.aliyun.com/document_detail/30245.html

【玩转数据系列十三】机器学习算法基于信用卡消费记录做信用评分

【玩转数据系列十二】PAI平台深度学习Caffe框架实现图像分类的模型训练

【玩转数据系列十一】机器学习PAI眼中的《人民的名义》

【玩转数据系列十】利用阿里云机器学习在深度学习框架下实现智能图片分类

【玩转数据系列九】机器学习为您解密雾霾形成原因

【玩转数据系列八】机器学习算法的离线调度实现-广告CTR预测

【玩转数据系列七】有娃的注意了,机器学习教您如何提高孩子学习成绩

【玩转数据系列六】文本分析算法实现新闻自动分类

【玩转数据系列五】农业贷款发放预测

【玩转数据系列四】听说啤酒和尿布很配?本期教你用协同过滤做推荐

【玩转数据系列三】利用图算法实现金融行业风控

【玩转数据系列二】机器学习应用没那么难,这次教你玩心脏病预测

【玩转数据系列一】人口普查统计案例

相关推荐