Criar um modelo usando notebooks JupyterLab

Este tutorial o orienta pelas etapas necessárias para criar um modelo usando o modelo do construtor de receitas de notebooks JupyterLab.

Conceitos introduzidos:

• Receitas: Uma fórmula é termo treinado para uma especificação de modelo e um contêiner de nível superior que representa um aprendizado de máquina específico, um algoritmo de IA ou um conjunto de algoritmos, lógica de processamento e configuração necessários para criar e executar um modelo.
• Modelo: Um modelo é uma instância de uma fórmula de aprendizado de máquina treinada com dados históricos e configurações para resolver um caso de uso comercial.
• Formação: O treinamento é o processo de padrões de aprendizado e insights de dados rotulados.
• Pontuação: A pontuação é o processo de geração de insights de dados usando um modelo treinado.

Baixe os ativos necessários

Antes de prosseguir com este tutorial, você deve criar os esquemas e conjuntos de dados necessários. Visite o tutorial para criação de schemas e conjuntos de dados do modelo de propensão do Luma para baixar os ativos necessários e configurar os pré-requisitos.

Introdução ao JupyterLab ambiente do notebook

Criar uma receita do zero pode ser feito em Data Science Workspace. Para iniciar, navegue até Adobe Experience Platform e selecione o Notebooks à esquerda. Para criar um novo bloco de anotações, selecione o modelo do Criador de receitas no JupyterLab Launcher.

O Criador de receita o notebook permite executar execuções de treinamento e pontuação dentro do notebook. Isso proporciona flexibilidade para fazer alterações em seus train() e score() métodos entre a execução de experimentos nos dados de treinamento e pontuação. Quando estiver satisfeito com os resultados do treinamento e da pontuação, você poderá criar uma receita e, além disso, publicá-la como um modelo usando a receita para a funcionalidade do modelo.

Ao selecionar a variável Criador de receita do lançador, o notebook é aberto em uma nova guia.

Na nova guia do notebook na parte superior, uma barra de ferramentas é carregada com três ações adicionais - Comboio, Pontuação e Criar receita. Esses ícones só aparecem no Criador de receita notebook. Mais informações sobre essas ações são fornecidas na seção treinamento e pontuação depois de criar a Receita no notebook.

Introdução ao Criador de receita notebook

Na pasta de ativos fornecida, há um modelo de propensão Luma propensity_model.ipynb. Usando a opção de fazer upload do bloco de anotações no JupyterLab, faça upload do modelo fornecido e abra o bloco de anotações.

O restante deste tutorial aborda os seguintes arquivos predefinidos no notebook modelo de propensão:

• Arquivo de requisitos
• Arquivos de configuração
• Carregador de dados de treinamento
• Carregador de dados de pontuação
• Arquivo de pipeline
• Arquivo do avaliador
• Arquivo do Data Saver

O tutorial em vídeo a seguir explica o notebook modelo de propensão do Luma:

Arquivo de requisitos

O arquivo requirements é usado para declarar bibliotecas adicionais que você deseja usar no modelo. Você pode especificar o número da versão se houver uma dependência. Para procurar bibliotecas adicionais, visite anaconda.org. Para saber como formatar o arquivo de requisitos, visite Conda. A lista de bibliotecas principais já em uso inclui:

python=3.6.7
scikit-learn
pandas
numpy
data_access_sdk_python

Para o notebook modelo de propensão Luma, os requisitos não precisam ser atualizados.

Arquivos de configuração

Os arquivos de configuração, training.conf e scoring.conf, são usados para especificar os conjuntos de dados que você deseja usar para treinamento e pontuação, bem como adicionar hiperparâmetros. Há configurações separadas para treinamento e pontuação.

Para que um modelo execute treinamento, você deve fornecer a variável trainingDataSetId, ACP_DSW_TRAINING_XDM_SCHEMAe tenantId. Além disso, para pontuação, você deve fornecer a variável scoringDataSetId, tenantIde scoringResultsDataSetId .

Para localizar o conjunto de dados e as IDs do schema, vá para a guia data em blocos de anotações na barra de navegação esquerda (sob o ícone de pasta). É necessário fornecer três IDs de conjunto de dados diferentes. O scoringResultsDataSetId O é usado para armazenar os resultados de pontuação do modelo e deve ser um conjunto de dados vazio. Esses conjuntos de dados foram feitos anteriormente na variável Ativos obrigatórios etapa.

As mesmas informações podem ser encontradas em Adobe Experience Platform nos termos do Esquema e Conjuntos de dados guias.

Depois de concluir, sua configuração de treinamento e pontuação deve ser semelhante à seguinte captura de tela:

Por padrão, os seguintes parâmetros de configuração são definidos para você ao treinar e pontuar dados:

• ML_FRAMEWORK_IMS_USER_CLIENT_ID
• ML_FRAMEWORK_IMS_TOKEN
• ML_FRAMEWORK_IMS_ML_TOKEN
• ML_FRAMEWORK_IMS_TENANT_ID

Como entender o carregador de dados de treinamento

O objetivo do Carregador de dados de treinamento é instanciar os dados usados para criar o modelo de aprendizado de máquina. Normalmente, há duas tarefas que o carregador de dados de treinamento realiza:

• Carregamento de dados de Platform
• Preparação de dados e engenharia de recursos

As duas seções a seguir abordarão o carregamento de dados e a preparação de dados.

Carregamento de dados

Essa etapa utiliza o pandas dataframe. Os dados podem ser carregados de arquivos em Adobe Experience Platform usando a Platform SDK (platform_sdk) ou de fontes externas que utilizem pandas" read_csv() ou read_json() funções.

• Platform SDK
• Fontes externas

Platform SDK

Para obter um tutorial detalhado sobre o uso da variável platform_sdk carregador de dados, visite o Guia do SDK da plataforma. Este tutorial fornece informações sobre autenticação de criação, leitura básica de dados e escrita básica de dados.

Fontes externas

Esta seção mostra como importar um arquivo JSON ou CSV para um objeto de painel. A documentação oficial da biblioteca dos pandas pode ser encontrada aqui:

• read_csv
• read_json

Primeiro, veja um exemplo de importação de um arquivo CSV. O data é o caminho para o arquivo CSV. Essa variável foi importada do configProperties no seção anterior.

df = pd.read_csv(data)

Também é possível importar de um arquivo JSON. O data é o caminho para o arquivo CSV. Essa variável foi importada do configProperties no seção anterior.

df = pd.read_json(data)

Agora seus dados estão no objeto dataframe e podem ser analisados e manipulados na função próxima seção.

Arquivo de Carregador de Dados de Treinamento

Neste exemplo, os dados são carregados usando o SDK da plataforma. A biblioteca pode ser importada na parte superior da página, incluindo a linha :

from platform_sdk.dataset_reader import DatasetReader

Em seguida, você pode usar o load() método para capturar o conjunto de dados de treinamento do trainingDataSetId como definido na configuração (recipe.conf).

def load(config_properties):
    print("Training Data Load Start")

    #########################################
    # Load Data
    #########################################
    client_context = get_client_context(config_properties)
    dataset_reader = DatasetReader(client_context, dataset_id=config_properties['trainingDataSetId'])

Agora que você tem seus dados, você pode começar com preparação de dados e engenharia de recursos.

Preparação de dados e engenharia de recursos

Após os dados serem carregados, eles precisam ser limpos e passar pela preparação dos dados. Neste exemplo, o objetivo do modelo é prever se um cliente irá ou não solicitar um produto. Como o modelo não está procurando produtos específicos, você não precisa productListItems e, portanto, a coluna é solta. Em seguida, são soltas colunas adicionais que contêm apenas um ou dois valores em uma única coluna. Ao treinar um modelo, é importante manter apenas dados úteis que ajudarão a prever sua meta.

Depois de descartar os dados desnecessários, você pode começar a engenharia de recursos. Os dados de demonstração usados para esse exemplo não contêm informações de sessão. Normalmente, você gostaria de ter dados sobre as sessões atuais e anteriores para um cliente específico. Devido à falta de informações sobre a sessão, esse exemplo imita as sessões atuais e anteriores por meio da demarcação da jornada.

Após a conclusão da demarcação, os dados são rotulados e uma jornada é criada.

Em seguida, os recursos são criados e divididos em passado e presente. Em seguida, as colunas desnecessárias são descartadas, deixando você com as jornadas anteriores e atuais para clientes do Luma. Essas jornadas contêm informações como se um cliente comprou um item e a jornada que levou até a compra.

Carregador de dados de pontuação

O procedimento para carregar dados para pontuação é semelhante ao carregamento de dados de treinamento. Olhando de perto para o código, você pode ver que tudo é o mesmo, exceto o scoringDataSetId no dataset_reader. Isso ocorre porque a mesma fonte de dados Luma é usada para treinamento e pontuação.

Caso você queira usar arquivos de dados diferentes para treinamento e pontuação, o carregador de dados de treinamento e pontuação é separado. Isso permite executar um pré-processamento adicional, como mapear os dados de treinamento para os dados de pontuação, se necessário.

Arquivo de pipeline

O pipeline.py O arquivo inclui lógica para treinamento e pontuação.

O objetivo do treinamento é criar um modelo usando recursos e rótulos em seu conjunto de dados de treinamento. Depois de escolher o modelo de treinamento, você deve ajustar o conjunto de dados de treinamento x e y ao modelo e a função retorna o modelo treinado.

O score() deve conter o algoritmo de pontuação e retornar uma medição para indicar o sucesso do modelo. O score() usa os rótulos de conjunto de dados de pontuação e o modelo treinado para gerar um conjunto de recursos previstos. Esses valores previstos são comparados com os recursos reais no conjunto de dados de pontuação. Neste exemplo, a variável score() usa o modelo treinado para prever recursos usando os rótulos do conjunto de dados de pontuação. Os recursos previstos são retornados.

Arquivo do avaliador

O evaluator.py O arquivo contém lógica sobre como você deseja avaliar a receita treinada, bem como dividir os dados de treinamento.

Dividir o conjunto de dados

A fase de preparação de dados para treinamento requer a divisão do conjunto de dados a ser usado para treinamento e testes. Essa val os dados são usados implicitamente para avaliar o modelo depois de serem treinados. Esse processo é separado da pontuação.

Esta seção mostra o split() que carrega dados no bloco de notas e, em seguida, limpa os dados removendo colunas não relacionadas no conjunto de dados. A partir daí, é possível executar a engenharia de recursos, que é o processo para criar recursos relevantes adicionais a partir de recursos brutos existentes nos dados.

Avaliar o modelo treinado

O evaluate() é executada depois que o modelo é treinado e retorna uma métrica para indicar o sucesso do modelo. O evaluate() usa os rótulos do conjunto de dados de teste e o modelo treinado para prever um conjunto de recursos. Esses valores previstos são comparados com os recursos reais no conjunto de dados de teste. Neste exemplo, as métricas usadas são precision, recall, f1e accuracy. Observe que a função retorna um metric objeto que contém uma matriz de métricas de avaliação. Essas métricas são usadas para avaliar o desempenho do modelo treinado.

Adição de print(metric) permite visualizar os resultados da métrica.

Arquivo do Data Saver

O datasaver.py O arquivo contém o save() e é usada para salvar sua previsão ao testar a pontuação. O save() utiliza sua previsão e o uso de Experience Platform Catalog APIs, grava os dados no scoringResultsDataSetId você especificou em seu scoring.conf arquivo. Você pode

Treinamento e pontuação

Quando terminar de fazer alterações no notebook e quiser treinar a receita, você pode selecionar os botões associados na parte superior da barra para criar uma execução de treinamento na célula. Ao selecionar o botão, um registro de comandos e saídas do script de treinamento aparece no bloco de notas (sob a evaluator.py célula). O Conda instala primeiro todas as dependências e, em seguida, o treinamento é iniciado.

Observe que você deve executar o treinamento pelo menos uma vez antes de poder executar a pontuação. Selecionar o Executar Pontuação O botão marcará no modelo treinado gerado durante o treinamento. O script de pontuação aparece em datasaver.py.

Para fins de depuração, se quiser ver a saída oculta, adicione debug ao final da célula de saída e execute-a novamente.

Criar uma receita

Quando terminar de editar a receita e ficar satisfeito com o resultado do treinamento/pontuação, você pode criar uma receita do bloco de notas selecionando Criar receita no canto superior direito.

Depois de selecionar Criar receita, você será solicitado a inserir um nome de receita. Esse nome representa a receita real criada em Platform.

Depois de selecionar Ok, o processo de criação da receita é iniciado. Isso pode levar algum tempo e uma barra de progresso é exibida no lugar do botão criar receita. Depois de concluir, você pode selecionar a variável Exibir Receitas botão para levá-lo ao Receitas guia em Modelos ML

Próximas etapas

Ao concluir este tutorial, você aprendeu a criar um modelo de aprendizado de máquina no Criador de receita notebook. Você também aprendeu a exercitar o notebook para receber fluxo de trabalho.

Para continuar aprendendo como trabalhar com recursos no Data Science Workspace, visite o Data Science Workspace receitas e modelos suspensos.

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