推論 #

本章では、アップロードしたAIモデルを用いて推論を行うまでの一連の手順を説明します。

API 確認 #

本章では、以下の API を利用します。

• GET /api/v2/models/{model_id}/sample
  • predict エンドポイントのリクエストのサンプルを取得します。 サンプルの値は、元のデータの型にかかわらず 0 で埋められます。
• POST /api/v2/predict/{model_id}
  • 推論結果を取得します。 データのカラム名は NodeAI 実行時のカラム名と一致させる必要があります。

サンプルデータの取得 #

推論を行うには、学習に利用した入力データ長と同じ長さのデータを利用する必要があります。入力データは学習データに依存するため、どのような入力データを用いればよいかわからなくなるときがあります。

Node-AI Berry では、推論実行に必要な入力データのサンプルとなるデータを取得可能な API を提供しているので、今回はこの API を利用してサンプルデータを取得します。

Swagger UI を用いて、/api/v2/models/{model_id}/sample API を利用して推論に必要なサンプル入力データを取得し推論実行に利用します。 model_id には前章でモデルをアップロードした際に生成された model_id を指定してください。

実行に成功すれば、下図のように推論に利用するサンプルデータが表示されます。次節では、このサンプルデータを利用して推論を行います。

入力データ長の確認

/api/v2/models/{model_id}/input_data_length を利用することで、入力データ長を取得できます。

推論結果取得 #

Swagger UI を用いて、/api/v2/predict/{model_id} API を利用して推論を行います。 model_id には前章でモデルをアップロードした際に生成された model_id を指定してください。また、Request body には、前節で取得したサンプルデータを指定してください。

実行に成功すれば、下図のように推論結果が表示されます。

推論の要因結果の確認

推論 API 中のパラメーター attribution オプションを利用することで、推論結果の要因を取得できます。要因結果の詳細については、 要因分析を参照してください。