CDSW1.4版本中新增的Models功能怎么用

Cloudera Data Science Workbench (CDSW) 是一个强大的数据科学平台，旨在帮助数据科学家和工程师更高效地开发、部署和管理机器学习模型。在CDSW 1.4版本中，新增了Models功能，这一功能为模型的管理和部署提供了更加便捷的方式。本文将详细介绍CDSW 1.4版本中新增的Models功能的使用方法。

1. Models功能概述

在CDSW 1.4版本中，Models功能允许用户将训练好的模型打包并部署为REST API服务。通过Models功能，用户可以轻松地将模型从开发环境迁移到生产环境，并且可以方便地进行版本控制、监控和管理。

1.1 主要特点

• 模型打包：将训练好的模型打包成可部署的格式。
• REST API：将模型部署为REST API服务，方便外部系统调用。
• 版本控制：支持模型的版本管理，便于回滚和更新。
• 监控与管理：提供模型的监控和管理功能，确保模型的稳定运行。

2. 使用Models功能的步骤

2.1 准备工作

在使用Models功能之前，需要确保以下几点：

1. CDSW环境：确保CDSW环境已经安装并正常运行。
2. 模型代码：准备好训练好的模型代码，并确保代码可以在CDSW环境中运行。
3. 依赖项：确保模型所需的依赖项已经安装在CDSW环境中。

2.2 创建模型

2.2.1 编写模型代码

首先，编写模型代码并将其保存为一个Python脚本。以下是一个简单的示例：

import pickle
from flask import Flask, request, jsonify

# 加载模型
with open('model.pkl', 'rb') as f:
    model = pickle.load(f)

# 创建Flask应用
app = Flask(__name__)

@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
    data = request.json
    prediction = model.predict([data['features']])
    return jsonify({'prediction': prediction.tolist()})

if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0', port=8080)

2.2.2 打包模型

在CDSW中，使用cdsw命令行工具将模型打包。首先，确保cdsw工具已经安装并配置好。然后，在终端中运行以下命令：

cdsw model build --name my_model --file model.py --runtime "python3.6"

其中，my_model是模型的名称，model.py是模型代码的文件名，python3.6是运行模型所需的Python版本。

2.3 部署模型

2.3.1 部署模型为REST API

在模型打包完成后，可以使用以下命令将模型部署为REST API服务：

cdsw model deploy --name my_model --file model.py --runtime "python3.6"

部署完成后，CDSW会生成一个REST API的URL，可以通过该URL访问模型服务。

2.3.2 测试模型服务

使用curl命令或Postman等工具测试模型服务。例如：

curl -X POST -H "Content-Type: application/json" -d '{"features": [1, 2, 3, 4]}' http://<cdsw-host>/model/my_model/predict

2.4 管理模型

2.4.1 版本控制

CDSW支持模型的版本控制。每次部署模型时，CDSW会自动生成一个新的版本。可以通过以下命令查看模型的版本历史：

cdsw model versions --name my_model

2.4.2 监控与管理

CDSW提供了模型的监控和管理功能。可以通过CDSW的Web界面查看模型的运行状态、日志和性能指标。此外，还可以通过命令行工具管理模型，例如停止、启动或删除模型。

3. 总结

CDSW 1.4版本中新增的Models功能为数据科学家和工程师提供了一个强大的工具，用于管理和部署机器学习模型。通过Models功能，用户可以轻松地将模型从开发环境迁移到生产环境，并且可以方便地进行版本控制、监控和管理。希望本文的介绍能够帮助您更好地理解和使用CDSW中的Models功能。