如何對SAP Leonardo上的機器學習模型進行從新訓練

Jerry以前的兩篇文章介紹瞭如何經過Restful API的方式，消費SAP Leonardo上預先訓練好的機器學習模型：

如何在Web應用裏消費SAP Leonardo的機器學習API
部署在SAP Cloud Platform CloudFoundry環境的應用如何消費

當時Jerry提到，Product Image Classification API只支持29種產品類別：

若是咱們開發應用時須要支持額外的產品類別，就得須要自行提供該產品類別的圖片並從新訓練。

下面是SAP Leonardo上機器學習模型的從新訓練步驟。

假設咱們指望從新訓練以後，Product Image Classfication這個模型可以識別出不一樣種類的花，那麼咱們首先得搞到大量花的圖片。Tensorflow的官網上，已經體貼地給想作模型訓練的學習者們，提供了一個作練習用的壓縮包，裏面包含了大量各式花的圖片。
http://download.tensorflow.or...

SAP Leonardo接受的能用於從新訓練模型的數據集，必須符合下列的層級結構，即training, validation和test三個文件夾下面，分別包含以產品類別命名的字文件夾，且數據規模之比爲8:1:1.

有了用於訓練的數據後，下一步就是把這些數據上傳到SAP Leonardo的模型在線存儲平臺上。

Jerry的前一篇文章部署在SAP Cloud Platform CloudFoundry環境的應用如何消費曾經介紹瞭如何在SAP雲平臺上建立Leonardo機器學習的服務實例，這個實例的service key裏包含了一個IMAGE_RETRAIN_API_URL，能夠用來獲取在線存儲的url：

向這個url發送一個HTTP get請求，獲得在線存儲的url：

把這個url粘貼到瀏覽器裏，輸入postman裏返回的accessKey和secretKey登陸，就能以web的方式訪問這個在線存儲了：

下一步是把本地的訓練文件上傳到這個部署在AWS上的在線存儲上去。

首先用命令行mc config host定義一個名爲sapjerrys3的遠程站點，將上一步從postman得到的AWS在線存儲url，accessKey和secret綁定到這個站點上：

而後使用命令行上傳文件：
mc.exe cp -r C:CodeMachineLearningStudyflowersjerry sapjerrys3data
大概十幾分鍾後，文件上傳完畢：

此時能夠從瀏覽器裏看到AWS在線存儲上傳完畢的訓練文件。

如今能夠提交一個後臺做業了，讓Leonardo去處理這些上傳好的文件，ABAP顧問們能夠把這個動做理解成在Netweaver事務碼SM36裏定義一個後臺做業並提交。發送一個HTTP post請求，除了下圖jobName, dataset和modelName須要本身維護外，其餘字段都使用SAP官網上定義的默認值。

這個請求會返回一個後臺做業ID，抄下來後把它拼到url末尾，而後從新發送一個HTTP get請求，便可查詢到這個做業的執行狀況。Jerry作的時候，等待了大概五分鐘，做業狀態就變爲SUCCEEDED了。

由於上一篇和本文作的練習都是在SAP Cloud Platform的CloudFoundry環境中進行的，所以咱們也能夠用cf命令行來查詢這些做業的執行狀況：

cf sapml retraining jobs -m image

若是遇到做業狀態爲FAILED的狀況，去AWS在線存儲上查看以做業名稱命名的文件夾，裏面包含了詳細的訓練日誌，能夠用做錯誤分析：

在這個訓練好的模型能正式被使用以前，咱們還須要對其進行部署，相似ABAP Netweaver裏的「激活」動做。

和提交訓練的後臺做業相似，模型部署也是一個異步執行的步驟，提交部署請求後，獲得一個部署做業ID：ms-26c5a22c-6d07-4164-8222-a4182969162d

根據這個部署做業ID能夠查詢模型部署狀態：

成功部署後，咱們就能夠用Restful API消費這個模型了，url的格式爲：https://mlfinternalproduction...;model name>/versions/1

我從網絡上隨便找一張向日葵的照片，

將這張圖片做爲HTTP POST的參數發給我從新訓練而且部署好的模型flowerjerrymodel，獲得的結果顯示，從新訓練後的模型認爲這張圖片有大約87%的可能性是表明向日葵。

接下來有時間的話，我打算蒐集一些異形的圖片來訓練，看SAP Leonardo能不能把我桌上掛着的這個異形吊飾識別出來。感謝閱讀。

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