선형 회귀 분석을 사용하여 영감을받은 온도, 진공, 압력 및 습도의 값을 기반으로 생성 된 전력을 예측하고 "http://datascience-enthusiast.com"에서 적응하여 모델을 실시간 데이터에 적용 카프카 주제 pickle 된 .pkl.z 파일을 올바르게 생성하고 JPMML을 사용하여 PMML로 변환합니다 (제안 된 내용은 https://github.com/jpmml/jpmml-sklearn).실시간 회귀 선형 모델에 대한 실시간 요청 열기
카프카 프로듀서 (Python program) (kafka_producer.py)는 임의 범위 내에서 float로 데이터를 임의로 생성하고 문자열을 변환하여 카프카 주제로 바이트로 전송합니다.
Openscoring Python 클라이언트로 작동하는 Python 프로그램 (kafka_consumer.py)은 Kafka 주제에서 데이터를 읽고 바이트 문자열을 문자열로 변환하고 마지막으로 arguments = { "AT" result = os.evaluate ("CCPP", arguments) 문에 대해 9.2, "V": 39.82, "AP": 1013.19, "RH": 91.25}
그것은 잘 작동하고 전원을 예측하지만, 4 ~ 10의 기록을 위해 정확하게 결과를 보여주는 한 후, Openscoring 서버가
SEVERE: INFO:
Received EvaluationRequest{id=null, arguments={AT=12.12, V=41.35, AP=1031.67, RH=66.32}}
Nov 20, 2017 6:39:16 AM org.openscoring.service.ModelResource evaluate
INFO: Returned EvaluationResponse{id=null, result={PE=472.152110955029}}
Nov 20, 2017 6:39:17 AM org.openscoring.service.ModelResource evaluate
INFO: Received EvaluationRequest{id=null, arguments={AT=34.06, V=51.53, AP=1016.22, RH=91.7}}
Nov 20, 2017 6:39:17 AM org.openscoring.service.ModelResource evaluate
INFO: Returned EvaluationResponse{id=null, result={PE=444.9147880324237}}
Nov 20, 2017 6:39:18 AM org.openscoring.service.ModelResource evaluate
INFO: Received EvaluationRequest{id=null, arguments={AT=20.41, V=50.33, AP=1018.19, RH=100.18}}
Nov 20, 2017 6:39:18 AM org.openscoring.service.ModelResource doEvaluate
**SEVERE: Failed to evaluate**
org.jpmml.evaluator.InvalidResultException (at or around line 130)
at org.jpmml.evaluator.FieldValueUtil.performInvalidValueTreatment(FieldValueUtil.java:178) at org.jpmml.evaluator.FieldValueUtil.prepareInputValue(FieldValueUtil.java:90)
at org.jpmml.evaluator.InputField.prepare(InputField.java:64)
카프카 소비자가 정지 던져 쇼 : 예외를 발생 (self.message) 예외 : 일부 데이터의 경우
kafka_producer.py
import random
import time
from kafka import KafkaProducer
from kafka.errors import KafkaError
producer = KafkaProducer(bootstrap_servers='localhost:9092')
topic = "power"
for i in range(1000):
AT = "19.651231"
V = "54.305804"
AP = "1013.259078"
RH = "73.308978"
def getAT():
return str(round(random.uniform(2.0, 38.0),2))
def getV():
return str(round(random.uniform(26.0, 81.5),2))
def getAP():
return str(round(random.uniform(993.0, 1033.0),2))
def getRH():
return str(round(random.uniform(26.0, 101.0),2))
# arguments = {"AT" :9.2, "V" : 39.82, "AP" : 1013.19, "RH" : 91.25}
message = "{"AT" : " + getAT() + "," + ""V" : " +getV() + "," + ""AP" : " +getAP() + "," + ""RH" : " + getRH() + "}"
producer.send(topic, key=str.encode('key_{}'.format(i)), value=(message.encode('utf-8')))
time.sleep(1)
producer.close()
kafka_consumer.py
import ast
from kafka import KafkaConsumer
import openscoring
import os
os = openscoring.Openscoring("http://localhost:8080/openscoring")
kwargs = {"auth" : ("admin", "adminadmin")}
os.deploy("CCPP", "/home/gopinathankm/jpmml-sklearn-master/ccpp.pmml", **kwargs)
consumer = KafkaConsumer('power', bootstrap_servers='localhost:9092')
for message in consumer:
arguments =message.value
argsdict = arguments.decode("utf-8")
dict = ast.literal_eval(argsdict)
print(dict)
result = os.evaluate("CCPP", dict)
print(result)
가, 나는 정말 어떻게 생성되는지 잘못된 요청 모르는 작동하지 않습니다 생성 잘못된 요청. 도움이 될 것입니다. 감사 Gopinathan KM
다른 사람들이 혜택을 누릴 수 있도록 다음과 같이 Villu Ruusmann에서