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ASTRO轻应用 ASTROZERO-如何开发预测类AI应用:在脚本中使用AI服务

在脚本中使用AI服务预测模型发布后，在图3中单击“使用”，可使用该预测模型进行预测。系统支持使用服务编排或者脚本来调用预测服务。选择使用该预测服务的应用，选择页签“在Script中使用”，单击“开发”。图8 在脚本中使用系统会自动为所选应用创建好调用该AI的脚本，代码示例如下： import * as aienable from 'aienable'; export class Input { @action.param({ type: "Any", required: false, description: "name" }) name: string; // name为已发布的预测/推荐服务名称 @action.param({ type: "Any", required: false, description: "input" }) dataInputs: JSON; } export class Output { @action.param({ type: "Any" }) result: JSON; } export class testAIEnable { @action.method({ input: "Input", output: "Output", description: "do a operation" }) run(input: Input): void { let client = aienable.newClient("prediction_services") let result = client.predict(input.name, input.dataInputs); console.log(result) } } 单击编辑器上方的，保存脚本。保存成功后，单击编辑器上方的，运行脚本。在页面底部“输入参数”页签，输入请求参数，可从图8中“输入参数详情”区域，单击获取，给入参即相关字段配上测试值。单击测试窗口右上角的，执行脚本。 { "name": "test_01", "dataInputs": { "aienable__AdministrativeDuration__ CS T": "222", "aienable__Administrative__CST": "221", "aienable__BounceRates__CST": "118", "aienable__InformationalDuration__CST": "1144", "aienable__Informational__CST": "112", "aienable__PageValues__CST": "11", "aienable__ProductRelatedDuration__CST": "12", "aienable__ProductRelated__CST": "11", "aienable__SpecialDay__CST": "11", "aienable__Browser__CST": "123", "aienable__Month__CST": "123", "aienable__OperatingSystems__CST": "123", "aienable__Region__CST": "123", "aienable__Revenue__CST": "123", "aienable__TrafficType__CST": "122", "aienable__VisitorType__CST": "111", "aienable__Weekend__CST": "111" } } 输出如下日志，表示调用预测服务成功，输出的“value”值为预测字段“aienable__ExitRates__CST”的预测值。单击编辑页面上方的，启用脚本。

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ASTRO轻应用 ASTROZERO-如何开发预测类AI应用:在服务编排中使用AI服务

在服务编排中使用AI服务预测模型发布后，在图3中单击“使用”，可使用该预测模型进行预测。系统支持使用服务编排或者脚本来调用预测服务。选择使用该预测服务的应用，保持默认所选页签“在Flow中使用”，单击“开发”。图4 在服务编排中使用系统会自动为所选应用创建好“AIExample”文件夹和归属于该文件夹的服务编排。在弹出的服务编排编辑页面查看如下信息。在页面右侧选择，在全局上下文页面查看到系统已自动创建如下变量。图5 查看变量表2 变量说明变量名类型描述 dataInputs 任意输入参数。 resCode 文本返回码，如果返回“0”代表请求成功。 resMsg 文本返回消息，如果成功状态，通常会返回“成功”，其他情况会返回具体的错误信息。 result 任意调用预测服务请求返回的预测字段取值。查看整个服务编排的入参、出参。图6 查看入参出参选择预测服务图元，查看配置信息。图7 图元配置单击编辑器上方的，保存服务编排。保存成功或，单击编辑器上方的，运行服务编排。输入入参，入参可从图4中“输入参数详情”区域，单击获取，给入参即相关字段配上测试值。 { "dataInputs": { "aienable__AdministrativeDuration__CST": "222", "aienable__Administrative__CST": "221", "aienable__BounceRates__CST": "118", "aienable__InformationalDuration__CST": "1144", "aienable__Informational__CST": "112", "aienable__PageValues__CST": "11", "aienable__ProductRelatedDuration__CST": "12", "aienable__ProductRelated__CST": "11", "aienable__SpecialDay__CST": "11", "aienable__Browser__CST": "123", "aienable__Month__CST": "123", "aienable__OperatingSystems__CST": "123", "aienable__Region__CST": "123", "aienable__Revenue__CST": "123", "aienable__TrafficType__CST": "122", "aienable__VisitorType__CST": "111", "aienable__Weekend__CST": "111" } } 输出如下结果，表示调用预测服务成功，输出的“value”值为预测字段“aienable__ExitRates__CST”的预测值。 { "interviewId": "002N000000pLp8qlHHQ8", "outputs": { "resCode": "0", "resMsg": "成功", "result": [{ "value": 0.1666532122219126 }] } } 单击编辑器上方的，启用服务编排。

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APPCUBE-如何开发目标检测类AI应用:操作步骤

操作步骤在AppCube开发环境首页的“项目”页签下，单击“AI应用”。单击“创建场景式AI服务”，设置AI应用名称、描述信息（可选），选择“目标检测”类型，单击“确定”。选择希望训练模型的方式，单击“下一步”。配置数据源，单击“下一步”。配置数据存储位置和认证信息，“桶名称”是指用于保存图片数据的OBS桶，“原始图片目录”是指待标注图片在桶中的保存位置，“标注结果目录”是指图片标注后（连同标注文件）在桶中的保存位置（原始图片标注后会转移到标注目录中）。设置标注数据，单击“下一步”。请根据需要，设置检测的目标在页面右侧设置标签和对应颜色标识。图1 标注数据支持自动标注，请将所有待确认图片确认完后再启动自动标注。图2 自动标注可关闭自动标注任务页面，通过【我的AI服务】中任务【开发】操作可查看进度。任务过程中也支持取消自动标注。单击图片，将进入对应的操作界面。图3 图片标注设置每张图片可以标注多类目标标签，每类标签需要标记至少100张图片才能进行标注训练。为每类标签标注200张以上的图片，会使训练得到的模型精度更高。若待标注图片数量较多，建议每类标签标注100张图片后成功进行一次模型训练，并发布一个模型版本；然后可根据已发布版本对其余图片进行自动标记。检查模型摘要是否正确，单击“开始训练”。系统会根据数据训练目标检测模型，通常需要花费数小时，因数据量和标签数量而异。图4 检查模型摘要查看此训练相关的详细信息，单击“发布”。如下图所示，状态为“已发布”，表示AI服务发布成功。图5 已发布如何在服务编排或脚本中使用AI应用，请参见在服务编排中使用AI服务、在脚本中使用AI服务。

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