手记

R模型部署

内容概要:

1、iris数据集简介

2、R模型部署的可能方案

3、H2o.ai框架及pojo/mojo模型部署

正式内容:

iris data set 简介

Iris数据集是常用的分类实验数据集,由Fisher, 1936收集整理。Iris也称鸢尾花卉数据集,是一类多重变量分析的数据集。数据集包含150个数据集,分为3类,每类50个数据,每个数据包含4个属性。可通过花萼长度,花萼宽度,花瓣长度,花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于(Setosa,Versicolour,Virginica)三个种类中的哪一类。

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数据集链接:http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Iris

图片来源:

https://en.wikipedia.org/wiki/Iris_flower_data_set

R 模型部署的可能方案

R语言模型部署的相关内容网络或者书籍上介绍的比较少,博主在一段时间摸索后对自己了解的可能方案进行如下归纳,仅供参考:

部署方式涉及的包及工具简介
Mojo/PojoH2OH2O可以将训练好的model转换为Plain Old Java Object (POJO) or a Model ObJect, Optimized (MOJO),从而很容易嵌入java环境中。仅需通过提供的h2o-genmodel.jar 生成相应的war包即可。
web APIpumber包Turn your R code into a web API https://www.rplumber.io,而且还可以通过PM2/ Docker等方式实现服务托管
PMMLr2pmml包R package for converting R models to PMML,然后用java调用pmml进行部署

H2o.ai框架及pojo/mojo模型部署

H2o.ai为开源的AI平台(Open Source AI Platform),提供了R、python、h2oflow等作为前端的机器学习建模平台,支持的算法有:监督学习(GLM、GBM、Deep Learning、Distributed Random Forest、Naive Bayes、Stacked Ensembles),非监督学习(GLRM、K-Means、PCA)以及Word2vec模型。

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H2o.ai模型的部署方式

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训练分类模型(GBM)=>model输出为pojo格式 =>pojo转换为war包 =>jetty容器运行war包 =>api服务


使用 h2o+R 训练 GBM 分类器

library(h2o)
h2o.init()
fr <- as.h2o(iris)
my_model <- h2o.gbm(x=1:4,y=5,training_frame=fr)
h2o.download_pojo(my_model,getwd())
h2o.shutdown()

,同时生成


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,在R的工作路径下可以找到。


  • 构建H2O预测服务器

a.准备工作:

Java 1.6、rJava、jetty-runner环境的安装,Linux/ Mac OSX系统

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b.build the H2O Prediction Service Builder:

  1. 克隆steam文件git clone https://github.com/h2oai/steam

  2. 打开一个terminal窗口,进到steam/prediction-service-builder目录下

  3. Run ./gradlew build 来构建服务

  4. 出现BUILD SUCCESSFUL message之后,Run ./gradlew jettyRunWar 来运行builder service

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  5. 打开浏览器,输入localhost:55000,出现模型builder界面,选择                           GBM_model_R_XXX.java/h2o-genmodel.jar包(上一步生成的文件),此时会生成一个war,保存(拷贝到~/steam/prediction-service-builder目录下)以便下一步使用。

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  • Run the Builder Service

新开一个一个terminal窗口,进到~/steam/prediction-service-builder目录下,运行:java -jar jetty-runner-9.3.9.M1.jar --port 55001 ~/GBM_model_R_1500467395689_54.war

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浏览器输入http://localhost:55001,进入预测界面:

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输入相关参数,点击predict,页面右侧就出现了预测结果:分属于每一个类别的概率。

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同时,还可以点击

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箭头按钮,弹出api网址,通过传递参数,即可得到json格式的预测结果:

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作者:Liam_ml
链接:https://www.jianshu.com/p/fa43bb032422


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