如何对SAP Leonardo上的机器学习模型进行从新训练

Jerry以前的两篇文章介绍了如何经过Restful API的方式，消费SAP Leonardo上预先训练好的机器学习模型：

如何在Web应用里消费SAP Leonardo的机器学习API
部署在SAP Cloud Platform CloudFoundry环境的应用如何消费

当时Jerry提到，Product Image Classification API只支持29种产品类别：

若是咱们开发应用时须要支持额外的产品类别，就得须要自行提供该产品类别的图片并从新训练。

下面是SAP Leonardo上机器学习模型的从新训练步骤。

假设咱们指望从新训练以后，Product Image Classfication这个模型可以识别出不一样种类的花，那么咱们首先得搞到大量花的图片。Tensorflow的官网上，已经体贴地给想作模型训练的学习者们，提供了一个作练习用的压缩包，里面包含了大量各式花的图片。
http://download.tensorflow.or...

SAP Leonardo接受的能用于从新训练模型的数据集，必须符合下列的层级结构，即training, validation和test三个文件夹下面，分别包含以产品类别命名的字文件夹，且数据规模之比为8:1:1.

有了用于训练的数据后，下一步就是把这些数据上传到SAP Leonardo的模型在线存储平台上。

Jerry的前一篇文章部署在SAP Cloud Platform CloudFoundry环境的应用如何消费曾经介绍了如何在SAP云平台上建立Leonardo机器学习的服务实例，这个实例的service key里包含了一个IMAGE_RETRAIN_API_URL，能够用来获取在线存储的url：

向这个url发送一个HTTP get请求，获得在线存储的url：

把这个url粘贴到浏览器里，输入postman里返回的accessKey和secretKey登陆，就能以web的方式访问这个在线存储了：

下一步是把本地的训练文件上传到这个部署在AWS上的在线存储上去。

首先用命令行mc config host定义一个名为sapjerrys3的远程站点，将上一步从postman得到的AWS在线存储url，accessKey和secret绑定到这个站点上：

而后使用命令行上传文件：
mc.exe cp -r C:CodeMachineLearningStudyflowersjerry sapjerrys3data
大概十几分钟后，文件上传完毕：

此时能够从浏览器里看到AWS在线存储上传完毕的训练文件。

如今能够提交一个后台做业了，让Leonardo去处理这些上传好的文件，ABAP顾问们能够把这个动做理解成在Netweaver事务码SM36里定义一个后台做业并提交。发送一个HTTP post请求，除了下图jobName, dataset和modelName须要本身维护外，其余字段都使用SAP官网上定义的默认值。

这个请求会返回一个后台做业ID，抄下来后把它拼到url末尾，而后从新发送一个HTTP get请求，便可查询到这个做业的执行状况。Jerry作的时候，等待了大概五分钟，做业状态就变为SUCCEEDED了。

由于上一篇和本文作的练习都是在SAP Cloud Platform的CloudFoundry环境中进行的，所以咱们也能够用cf命令行来查询这些做业的执行状况：

cf sapml retraining jobs -m image

若是遇到做业状态为FAILED的状况，去AWS在线存储上查看以做业名称命名的文件夹，里面包含了详细的训练日志，能够用做错误分析：

在这个训练好的模型能正式被使用以前，咱们还须要对其进行部署，相似ABAP Netweaver里的“激活”动做。

和提交训练的后台做业相似，模型部署也是一个异步执行的步骤，提交部署请求后，获得一个部署做业ID：ms-26c5a22c-6d07-4164-8222-a4182969162d

根据这个部署做业ID能够查询模型部署状态：

成功部署后，咱们就能够用Restful API消费这个模型了，url的格式为：https://mlfinternalproduction...;model name>/versions/1

我从网络上随便找一张向日葵的照片，

将这张图片做为HTTP POST的参数发给我从新训练而且部署好的模型flowerjerrymodel，获得的结果显示，从新训练后的模型认为这张图片有大约87%的可能性是表明向日葵。

接下来有时间的话，我打算搜集一些异形的图片来训练，看SAP Leonardo能不能把我桌上挂着的这个异形吊饰识别出来。感谢阅读。

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