Catalyst QuickML

Catalyst QuickMLは、ノーコードの機械学習パイプラインビルダーサービスで、事前構築されたMLアルゴリズム、操作、データ前処理技術のホストを実装し、データセットに接続してMLモデルを構築および公開できます。MLパイプラインを公開した後、認証済みのエンドポイントで作成したモデルにアクセスできます。

QuickMLエンドポイントの実行

以下のコードスニペットを使用すると、公開されたQuickMLエンドポイントに入力データを渡し、MLモデルの処理に基づいて結果を予測できます。出力は、MLパイプライン作成時に定義されたターゲット列の値の予測を返します。

quickmlコンポーネントインスタンスは以下のように作成されます。これはサーバーサイドの呼び出しを実行しません。モデルのエンドポイントにキーバリューペアとして入力データを渡すデータディクショナリを作成する必要があります。以下のendpoint_keyは、プロジェクトで構成されたMLモデルに対して公開されたエンドポイントの一意のIDです。エンドポイントキーと入力データは、実行のためにpredict()メソッドに渡されます。以下のコードで使用されているappリファレンスは、SDK初期化時にレスポンスとして返されるPythonオブジェクトです。

使用パラメータ

# 入力データ辞書
input_data = {
    # データセットに応じてカラム名と値を指定する
    "column_name1": "value1",
    "column_name2": "value2",
    "column_name3": "value3",
}
#QuickMLインスタンスを作成する
quickml = app.quick_ml()
#メソッドを実行する
result = quickml.predict("{endpoint_key}", input_data)
#{endpoint_key}をCatalystコンソールからコピーしたエンドポイントキーに置き換える
print(result)

受信される出力の構文を以下に示します：

{
   "status":"success",
   "result":[
      "results....."
   ]
}