はじめに
前回KaggleのTPSコンペのデータを用いてAzure Auto MLからモデルを作成しましたが、(前回の記事は こちら )これを今度はPythonから推論してみようと思います。
開発環境
- OS Windows 10(NVIDIA GTX 1650Ti,16GB RAM, i5-10300H CPU)
- Visual Studio Code 1.73.1
- Python 3.9
実行してみます！
モデルを作成するところで終わっていたので、まずはデプロイするところからやってみます。
デプロイ
「モデル」タグから一番精度の良いものを選択し、
「デプロイ」をクリックします。
- リアルタイムエンドポイント
- Webサービスへの配置
の2つを選べますが、今回はWebサービスの方でデプロイを行います。
「名前」と「コンピューティングの種類」を入力したらデプロイできます。
デプロイ完了後、推論を行ってみます。
「テスト」タブに移って実行すると…
次に「使用」タブのところでPythonコードが載っているのでこれを回してみます。
predict.py
import urllib.request
import json
import os
import ssl
def allowSelfSignedHttps(allowed):
if allowed and not os.environ.get('PYTHONHTTPSVERIFY', '') and getattr(ssl, '_create_unverified_context', None):
ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context
allowSelfSignedHttps(True)
data = {
"Inputs": {
"data": [
{
"id": 0,
"product_code": "example_value",
"loading": 0.0,
"attribute_0": "example_value",
"attribute_1": "example_value",
"attribute_2": 0,
"attribute_3": 0,
"measurement_0": 0,
"measurement_1": 0,
"measurement_2": 0,
"measurement_3": 0.0,
"measurement_4": 0.0,
"measurement_5": 0.0,
"measurement_6": 0.0,
"measurement_7": 0.0,
"measurement_8": 0.0,
"measurement_9": 0.0,
"measurement_10": 0.0,
"measurement_11": 0.0,
"measurement_12": 0.0,
"measurement_13": 0.0,
"measurement_14": 0.0,
"measurement_15": 0.0,
"measurement_16": 0.0,
"measurement_17": 0.0
}
]
},
"GlobalParameters": {
"method": "predict"
}
}
body = str.encode(json.dumps(data))
url = 'http://XXX'
api_key = ''
headers = {'Content-Type':'application/json', 'Authorization':('Bearer '+ api_key)}
req = urllib.request.Request(url, body, headers)
try:
response = urllib.request.urlopen(req)
result = response.read()
print(result)
except urllib.error.HTTPError as error:
print("The request failed with status code: " + str(error.code))
# Print the headers - they include the requert ID and the timestamp, which are useful for debugging the failure
print(error.info())
print(error.read().decode("utf8", 'ignore'))
