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首頁 云原生數(shù)據(jù)庫 PolarDB 云原生數(shù)據(jù)庫PolarDB MySQL版 用戶指南 PolarDB for AI 快速上手PolarDB for AI 模型使用流程及說明

模型使用流程及說明

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本文介紹了創(chuàng)建模型、上傳模型、模型評估以及模型推理等功能的語法、參數(shù)說明及其示例內(nèi)容。

PolarDB for AI模型簡介

使用內(nèi)置模型

PolarDB for AI內(nèi)置了兩大機(jī)器學(xué)習(xí)模型：NL2SQL大模型和通義千問大模型。您無需進(jìn)行額外的模型配置，即可使用這個兩大機(jī)器學(xué)習(xí)模型提供的PolarDB for AI功能。

具體請參見：

構(gòu)建自定義模型

在客戶的實際業(yè)務(wù)場景中，模型經(jīng)過算法調(diào)優(yōu)后，模型結(jié)構(gòu)可能會根據(jù)業(yè)務(wù)效果進(jìn)行調(diào)整，內(nèi)置的機(jī)器學(xué)習(xí)模型可能無法滿足用戶的實際業(yè)務(wù)需求。因此，PolarDB for AI還支持構(gòu)建自定義模型的功能，并支持將模型運(yùn)行在機(jī)密容器中，進(jìn)一步保障了客戶模型中數(shù)據(jù)的安全。

您可按照如下流程構(gòu)建并使用自定義模型：

加載外部模型

此外，基于PolarDB for AI的MLOps能力，您也可以直接將外部訓(xùn)練好的模型上傳和部署在PolarDB中，并使用外部模型，如如基于Sklearn框架的LightGBM、GBDT，或者基于TensorFlow/PyTorch框架下的深度學(xué)習(xí)算法等。

您可按照如下流程加載外部模型：

創(chuàng)建模型

創(chuàng)建一個機(jī)器學(xué)習(xí)模型。機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練過程是異步的，需要通過查詢模型狀態(tài)來判斷該模型是否訓(xùn)練完成。

語法說明

CREATE MODEL model_name WITH ( model_class = '', x_cols = '', y_cols='',model_parameter=()) AS (SELECT select_expr [, select_expr] ... FROM table_reference)

參數(shù)說明

參數(shù)

說明

model_name

模型名稱。

model_class

模型的類型。取值如下：

x_cols

模型訓(xùn)練輸入列。

說明

多個列名之間使用英文逗號（,）分隔。

y_cols

模型訓(xùn)練輸出列。

model_parameter

模型訓(xùn)練參數(shù)。

  • 當(dāng)model_class值為lightgbm時，model_parameter取值請參見參數(shù)說明。

  • 當(dāng)model_class值為deepfm時，model_parameter取值請參見參數(shù)說明。

  • 當(dāng)model_class值為kmeans時，model_parameter取值請參見參數(shù)說明。

  • 當(dāng)model_class值為randomforestreg時，model_parameter取值請參見參數(shù)說明。

  • 當(dāng)model_class值為gbrt時，model_parameter取值請參見參數(shù)說明。

  • 當(dāng)model_class值為gbdt時，model_parameter取值請參見參數(shù)說明。

  • 當(dāng)model_class值為linearreg時，model_parameter取值請參見參數(shù)說明。

  • 當(dāng)model_class值為svr時，model_parameter取值請參見參數(shù)說明。

select_expr

列名。

table_reference

表名。

示例

創(chuàng)建airlines_gbm模型。

/*polar4ai*/CREATE MODEL airlines_gbm WITH (model_class='lightgbm', x_cols ='Airline,Flight,AirportFrom,AirportTo,DayOfWeek,Time,Length', y_cols='Delay',model_parameter=(boosting_type='gbdt', n_estimators=100, max_depth=8, num_leaves=256)) as (SELECT * FROM db4ai.airlines_train)

執(zhí)行結(jié)果如下：

Query OK, 0 rows affected (0.79 sec)

上傳模型

PolarDB for AI支持上傳自定義機(jī)器學(xué)習(xí)模型，您可以將離線訓(xùn)練好的模型上傳至PolarDB for AI，后續(xù)可以借助該平臺來管理上傳的模型。PolarDB for AI支持的模型格式有PMML、ONNX、Checkpoint（適用于Tensorflow、PyTorch平臺）。

語法說明

UPLOAD MODEL model_name WITH (model_location = '', req_location = '')

參數(shù)說明

參數(shù)

說明

model_name

模型名稱。

model_location

模型文件地址。

req_location

模型運(yùn)行依賴的文件地址。

示例

將創(chuàng)建好的模型my_model上傳至PolarDB for AI平臺。

/*polar4ai*/UPLOAD MODEL my_model WITH (model_location='https://xxxx.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/xxxx/model.pkl?Expires=xxxx&OSSAccessKeyId=xxxx&Signature=xxxx', req_location='https://xxxx.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/xxxx/requirements.txt?Expires=xxxx&OSSAccessKeyId=xxxx&Signature=xxxx');

返回結(jié)果如下：

Query OK, 0 rows affected (0.29 sec)

執(zhí)行以下命令，查看模型狀態(tài)。

/*polar4ai*/ SHOW MODEL my_model;

返回結(jié)果如下：

+-------------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| modelStatus | modelPath                                                                                                                   |
+-------------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| saved       | http://db4ai-collie-cn-hangzhou.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/xxxxx.pkl?OSSAccessKeyId=xxxxxx&Expires=xxxx&Signature=xxxxxx  |
+-------------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
1 row in set (0.23 sec)

modelStatus顯示為saved，即表示模型上傳成功。

部署模型

您可以將上傳后的模型部署在PolarDB for AI平臺上，部署成功后，模型為在線狀態(tài)，后續(xù)調(diào)用模型進(jìn)行模型推理時，速度會更快。

語法說明

DEPLOY MODEL model_name

參數(shù)說明

參數(shù)

說明

model_name

模型名稱。

示例

將模型my_model部署在PolarDB for AI平臺。

/*polar4ai*/ DEPLOY MODEL my_model;

返回結(jié)果如下：

Query OK, 0 rows affected (0.29 sec)

執(zhí)行如下命令，查看模型狀態(tài)：

/*polar4ai*/ SHOW MODEL my_model;

返回結(jié)果如下：

+-------------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| modelStatus | modelPath                                                                                                                   |
+-------------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| serving     | http://db4ai-collie-cn-hangzhou.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/xxxxx.pkl?OSSAccessKeyId=xxxxxx&Expires=xxxx&Signature=xxxxxx  |
+-------------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
1 row in set (0.23 sec)

modelStatus顯示為serving，表示模型部署成功。

查看模型

查看模型列表

查看當(dāng)前集群下的所有模型。

語法說明

SHOW MODELS

示例

/*polar4ai*/SHOW MODELS

執(zhí)行結(jié)果如下：

+-----------------------+-----------------+--------------+
| model_name            | model_class     | model_status |
+-----------------------+-----------------+--------------+
| airline_rfr           | randomforestreg | saved        |
| gbrt1                 | gbrt            | saved        |
| airline_deepfm        | deepfm          | saved        |
| airlines_gbm          | lightgbm        | saved        |
| lgbm1                 | lightgbm        | saved        |
| blackfriday_linearreg | linearreg       | saved        |
+-----------------------+-----------------+--------------+
6 rows in set (0.24 sec)

查看模型狀態(tài)

查看模型的當(dāng)前狀態(tài)。創(chuàng)建模型之后使用該語法來查看模型是否訓(xùn)練完成。模型狀態(tài)主要有以下幾種：

  • training：模型訓(xùn)練中。

  • loading_data：模型在加載數(shù)據(jù)中。

  • trained：模型已經(jīng)完成訓(xùn)練。

  • saved：模型已經(jīng)被保存。

  • serving：模型正在服務(wù)中。

  • deleted：模型已經(jīng)被刪除。

語法說明

SHOW MODEL model_name

參數(shù)說明

參數(shù)

說明

model_name

模型名稱。

示例

查看airlines_gbm模型的當(dāng)前狀態(tài)。

/*polar4ai*/SHOW MODEL airlines_gbm;

執(zhí)行結(jié)果如下：

+-------------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| modelStatus | modelPath                                                                                                                   |
+-------------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| saved       | http://db4ai-collie-cn-hangzhou.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/xxxxx.pkl?OSSAccessKeyId=xxxxxx&Expires=xxxx&Signature=xxxxxx  |
+-------------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
1 row in set (0.23 sec)
說明

modelPath的有效時間為100分鐘，您可以通過modelPath中的Expires參數(shù)查看鏈接是否在有效期內(nèi)。如果您需要訪問該鏈接，請在有效期內(nèi)進(jìn)行訪問。

查看模型詳情

語法說明

DESCRIBE MODEL model_name

參數(shù)說明

參數(shù)

說明

model_name

模型名稱。

示例

查看airlines_gbm模型的詳細(xì)信息。

/*polar4ai*/DESCRIBE MODEL airlines_gbm;

執(zhí)行結(jié)果如下：

+-------------------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| model_name        | model_description                                                                                                                                                                                                                                                                 |
+-------------------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| airlines_gbm      | basic information:model_name:airlines_gbm model_class:lightgbm feature important:features,imp_gain,imp_splitAirline,0.3327,0.0376 AirportFrom,0.2178,0.1842 Time,0.1893,0.1999 AirportTo,0.1668,0.187 DayOfWeek,0.0384,0.1236 Length,0.0307,0.1269 Flight,0.0242,0.1408           |
+-------------------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
1 row in set (0.65 sec)

模型評估

評估已經(jīng)訓(xùn)練好的模型的效果。

語法說明

SELECT select_expr [, select_expr] ... FROM EVALUATE (MODEL model_name, SELECT select_expr_for_prediction [, select_expr_for_prediction] ... FROM table_reference ) WITH (x_cols = '', y_cols='', metrics='')

參數(shù)說明

參數(shù)

說明

select_expr

模型評估結(jié)果中展示的列名。

model_name

模型名稱。

select_expr_for_prediction

用于進(jìn)行模型評估的列名。

table_reference

表名。

x_cols

模型訓(xùn)練輸入列。多個列名之間使用英文逗號（,）分隔。

y_cols

模型訓(xùn)練輸出列。

metrics

模型評估指標(biāo)。取值如下：

  • acc：準(zhǔn)確率，適用于分類任務(wù)。

  • r2_score：決定系數(shù)，適用于回歸任務(wù)。

  • ks：ks值，表示模型能將正負(fù)樣本區(qū)分出來的程度，適用于分類任務(wù)。

  • auc：auc值，表示ROC曲線與坐標(biāo)軸圍成的面積，適用于分類任務(wù)。

  • Fscore：F-score，精確率和召回率的調(diào)和平均數(shù)，適用于分類任務(wù)。

示例

  1. 使用已經(jīng)訓(xùn)練完成的airlines_gbm模型進(jìn)行模型評估。

    /*polar4ai*/SELECT Delay FROM evaluate(MODEL airlines_gbm, SELECT * FROM db4ai.airlines_test) WITH (x_cols = 'Airline,Flight,AirportFrom,AirportTo,DayOfWeek,Time,Length', y_cols='Delay', metrics='acc');

    執(zhí)行結(jié)果如下：

    +--------------------------------------+
| task_id                              |
+--------------------------------------+
| df05244e-21f7-11ed-be66-xxxxxxxxxxxx |
+--------------------------------------+
1 row in set (0.95 sec)

  2. 執(zhí)行如下命令，查看任務(wù)狀態(tài)。

    /*polar4ai*/SHOW TASK `df05244e-21f7-11ed-be66-xxxxxxxxxxxx`;

    執(zhí)行結(jié)果如下：

    +------------+----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+-----------------+----------------------------+----------------------------+
| taskStatus | filePath                                                                                                                                           | results         | startTime                  | endTime                    |
+------------+----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+-----------------+----------------------------+----------------------------+
| finish     | http://db4ai-collie-cn-hangzhou.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/pc-xxxxxxx/airlines_gbm/xxxxx.csv?OSSAccessKeyId=xxxxxx&Expires=xxxx&Signature=xxxxxx | {"acc": 0.6694} | 2022-08-22 17:22:21.122101 | 2022-08-22 17:22:39.428811 |
+------------+----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+-----------------+----------------------------+----------------------------+
1 row in set (0.24 sec)
    說明

    filePath的有效時間為100分鐘，您可以通過filePath中的Expires參數(shù)查看鏈接是否在有效期內(nèi)。如果您需要訪問該鏈接，請在有效期內(nèi)進(jìn)行訪問。

模型推理

使用已經(jīng)訓(xùn)練好的模型進(jìn)行在線推理或離線推理。

語法說明

SELECT select_expr [, select_expr] ... FROM PREDICT (MODEL model_name, SELECT select_expr_for_prediction [, select_expr_for_prediction] ... FROM table_reference LIMIT row_count) WITH (x_cols= '')

參數(shù)說明

參數(shù)

說明

select_expr

模型推理結(jié)果中展示的列名。

model_name

模型名稱。

select_expr_for_prediction

模型推理時使用的列名。

table_reference

表名。

mode

模式。填寫async時，表示離線推理；不填時表示在線推理。

row_count

推理的樣本數(shù)量。

x_cols

模型訓(xùn)練輸入列。多個列名之間使用英文逗號（,）分隔。

示例

  • 在線推理。

    使用已經(jīng)創(chuàng)建好的模型airlines_gbm進(jìn)行在線推理。

    /*polar4ai*/SELECT Delay FROM PREDICT(MODEL airlines_gbm, SELECT * FROM db4ai.airlines_test LIMIT 10) WITH (x_cols = 'Airline,Flight,AirportFrom,AirportTo,DayOfWeek,Time,Length', y_cols='Delay');

    執(zhí)行結(jié)果如下：

    +-------+-------------------+
| Delay | predicted_results |
+-------+-------------------+
|     1 | 0                 |
|     0 | 0                 |
|     0 | 0                 |
|     0 | 0                 |
|     0 | 0                 |
|     0 | 0                 |
|     1 | 0                 |
|     0 | 0                 |
|     0 | 0                 |
|     1 | 0                 |
+-------+-------------------+
10 rows in set (0.74 sec)

  • 離線推理。

    當(dāng)推理樣本數(shù)量大于1000時，PolarDB for AI會提示您采用離線任務(wù)：

    ERROR 9050 (HY000): Please limit the SQL selected data length to less than '1000' or convert to offline prediction

    創(chuàng)建離線任務(wù)如下：

    /*polar4ai*/SELECT Delay FROM predict(MODEL airlines_gbm, SELECT * FROM db4ai.airlines_test) WITH (x_cols = 'Airline,Flight,AirportFrom,AirportTo,DayOfWeek,Time,Length', y_cols='Delay', mode='async');

    執(zhí)行結(jié)果如下：

    +--------------------------------------+
| task_id                              |
+--------------------------------------+
| bd0c1722-21e7-11ed-94a8-xxxxxxxxxxxx |
+--------------------------------------+
1 row in set (0.75 sec)

    以上查詢結(jié)果返回該任務(wù)的task_id，您可以通過該任務(wù)ID查詢?nèi)蝿?wù)狀態(tài)以及對應(yīng)結(jié)果的下載地址。

    /*polar4ai*/SHOW TASK `bd0c1722-21e7-11ed-94a8-xxxxxxxxxxxx`

    執(zhí)行結(jié)果如下：

    +------------+----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+-----------------+----------------------------+----------------------------+
| taskStatus | filePath                                                                                                                                           | results         | startTime                  | endTime                    |
+------------+----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+-----------------+----------------------------+----------------------------+
| finish     | http://db4ai-collie-cn-hangzhou.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/pc-xxxxxxx/airlines_gbm/xxxxx.csv?OSSAccessKeyId=xxxxxx&Expires=xxxx&Signature=xxxxxx |                 | 2022-08-22 14:57:51.355240 | 2022-08-22 14:58:18.316818 |
+------------+----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+-----------------+----------------------------+----------------------------+
1 row in set (0.24 sec)
    說明

    filePath的有效時間為100分鐘，您可以通過filePath中的Expires參數(shù)查看鏈接是否在有效期內(nèi)。如果您需要訪問該鏈接，請在有效期內(nèi)進(jìn)行訪問。

離線評估與離線推理任務(wù)

查看離線任務(wù)列表

查看當(dāng)前集群下的所有離線任務(wù)。

說明

離線任務(wù)是指運(yùn)行時間長，且無法實時獲取結(jié)果的批處理任務(wù)，任務(wù)類型包括離線評估和離線推理兩種類型。

語法說明

SHOW TASKS

示例

執(zhí)行以下命令，查看當(dāng)前集群下的所有離線任務(wù)。

/*polar4ai*/SHOW TASKS;

執(zhí)行結(jié)果如下：

+--------------------------------------+------------+-------------+----------------------------+----------------------------+
| task_id                              | task_type  | task_status | start_timestr              | end_timestr                |
+--------------------------------------+------------+-------------+----------------------------+----------------------------+
| 2cba0c74-1f8f-11ed-934a-xxxxxxxxxxxx | prediction | finish      | 2022-08-19 15:18:51.206829 |                            |
| 77b3a186-1f94-11ed-8eaa-xxxxxxxxxxxx | evaluation | finish      | 2022-08-19 15:56:44.465594 |                            |
| 972547a4-1fa3-11ed-9c6b-xxxxxxxxxxxx | evaluation | finish      | 2022-08-19 17:44:59.790353 | 2022-08-19 17:45:23.750100 |
| bd0c1722-21e7-11ed-94a8-xxxxxxxxxxxx | prediction | finish      | 2022-08-22 14:57:51.355240 | 2022-08-22 14:58:18.316818 |
| df05244e-21f7-11ed-be66-xxxxxxxxxxxx | evaluation | finish      | 2022-08-22 16:53:20.381577 | 2022-08-22 16:53:37.189953 |
| ec956db8-21fb-11ed-8400-xxxxxxxxxxxx | evaluation | finish      | 2022-08-22 17:22:21.122101 | 2022-08-22 17:22:39.428811 |
+--------------------------------------+------------+-------------+----------------------------+----------------------------+
9 rows in set (0.18 sec)

查看離線任務(wù)狀態(tài)

查看離線任務(wù)的當(dāng)前狀態(tài)。任務(wù)狀態(tài)主要有以下幾種：

  • init：任務(wù)初始化。

  • running：任務(wù)執(zhí)行中。

  • finish：任務(wù)完成。

  • fail：任務(wù)失敗。

語法說明

SHOW TASK `task_id`

參數(shù)說明

參數(shù)

說明

task_id

任務(wù)ID。

示例

查看任務(wù)ID為df05244e-21f7-11ed-be66-xxxxxxxxxxxx的任務(wù)狀態(tài)。

/*polar4ai*/SHOW TASK `df05244e-21f7-11ed-be66-xxxxxxxxxxxx`

執(zhí)行結(jié)果如下：

+------------+----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+-----------------+----------------------------+----------------------------+
| taskStatus | filePath                                                                                                                                           | results         | startTime                  | endTime                    |
+------------+----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+-----------------+----------------------------+----------------------------+
| finish     | http://db4ai-collie-cn-hangzhou.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/pc-xxxxxxx/airlines_gbm/xxxxx.csv?OSSAccessKeyId=xxxxxx&Expires=xxxx&Signature=xxxxxx | {"acc": 0.6694} | 2022-08-22 17:22:21.122101 | 2022-08-22 17:22:39.428811 |
+------------+----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+-----------------+----------------------------+----------------------------+
1 row in set (0.24 sec)
說明

filePath的有效時間為100分鐘，您可以通過filePath中的Expires參數(shù)查看鏈接是否在有效期內(nèi)。如果您需要訪問該鏈接，請在有效期內(nèi)進(jìn)行訪問。

刪除模型

當(dāng)模型不再使用時，使用該語法刪除已經(jīng)創(chuàng)建的模型。

語法說明

DROP MODEL model_name

參數(shù)說明

參數(shù)

說明

model_name

模型名稱。

示例

刪除airlines_gbm模型。

/*polar4ai*/DROP MODEL airlines_gbm

執(zhí)行結(jié)果顯示類似如下內(nèi)容，表示已成功刪除airlines_gbm模型：

Query OK, 0 rows affected (0.57 sec)

自定義模型最佳實踐

接下來，我們將通過一個示例，帶您了解自定義模型管理的完整鏈路。本最佳實踐以模型的離線訓(xùn)練和在線推理為例進(jìn)行介紹。

  1. 離線訓(xùn)練模型。

    以LightGBM算法為例，離線訓(xùn)練腳本如下：

    # coding: utf-8
from pathlib import Path

import pandas as pd
from sklearn.metrics import mean_squared_error

import lightgbm as lgb
import joblib

def train_model():
    print('Loading data...')
    # load or create your dataset
    df_train = pd.read_csv('regression.train', header=None, sep='\t')
    df_test = pd.read_csv('regression.test', header=None, sep='\t')

    y_train = df_train[0]
    y_test = df_test[0]
    X_train = df_train.drop(0, axis=1)
    X_test = df_test.drop(0, axis=1)

    # create dataset for lightgbm
    lgb_train = lgb.Dataset(X_train, y_train)
    lgb_eval = lgb.Dataset(X_test, y_test, reference=lgb_train)


    # specify your configurations as a dict
    params = {
        'boosting_type': 'gbdt',
        'objective': 'regression',
        'metric': {'l2', 'l1'},
        'num_leaves': 31,
        'learning_rate': 0.05,
        'feature_fraction': 0.9,
        'bagging_fraction': 0.8,
        'bagging_freq': 5,
        'verbose': 0
    }

    print('Starting training...')
    # train
    gbm = lgb.train(params,
                    lgb_train,
                    num_boost_round=20,
                    valid_sets=lgb_eval,
                    callbacks=[lgb.early_stopping(stopping_rounds=5)])


    print('Saving model...')
    # save model to file
    # gbm.save_model('model.txt')
    joblib.dump(gbm, 'lgb.pkl')

    print('Starting predicting...')
    # predict
    y_pred = gbm.predict(X_test, num_iteration=gbm.best_iteration)
    # eval
    rmse_test = mean_squared_error(y_test, y_pred) ** 0.5
    print(f'The RMSE of prediction is: {rmse_test}')

    其中，模型文件導(dǎo)出為pkl格式，并且調(diào)用predict方法返回推理結(jié)果，同時還需要提供模型運(yùn)行依賴的python文件。

    文件requirements.txt內(nèi)容示例如下：

    lightgbm==3.3.3

  2. 上傳模型。

    1. 執(zhí)行以下命令，將模型上傳至PolarDB for AI。

      /*polar4ai*/UPLOAD MODEL my_model WITH (model_location='https://xxxx.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/xxxx/model.pkl?Expires=xxxx&OSSAccessKeyId=xxxx&Signature=xxxx', req_location='https://xxxx.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/xxxx/requirements.txt?Expires=xxxx&OSSAccessKeyId=xxxx&Signature=xxxx')

      其中，model_location和req_location分別表示模型文件地址以及模型運(yùn)行時所依賴的文件地址，您可以將這兩個文件提前準(zhǔn)備好，并上傳至自己的私有oss bucket，再通過以上命令上傳至PolarDB for AI平臺。

      返回結(jié)果如下：

      Query OK, 0 rows affected (0.29 sec)

    2. 執(zhí)行以下命令，查看模型狀態(tài)。

      /*polar4ai*/ SHOW my_model;

      返回結(jié)果如下：

      +-------------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| modelStatus | modelPath                                                                                                                   |
+-------------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| saved       | http://db4ai-collie-cn-hangzhou.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/xxxxx.pkl?OSSAccessKeyId=xxxxxx&Expires=xxxx&Signature=xxxxxx  |
+-------------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
1 row in set (0.23 sec)

      modelStatus顯示為saved，表示模型上傳成功。

  3. 部署模型。

    1. 執(zhí)行以下命令，將模型部署在PolarDB for AI上。

      /*polar4ai*/ DEPLOY MODEL my_model;

      返回結(jié)果如下：

      Query OK, 0 rows affected (0.29 sec)

    2. 執(zhí)行以下命令，查看模型狀態(tài)。

      /*polar4ai*/ SHOW MODEL my_model;

      返回結(jié)果如下：

      +-------------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| modelStatus | modelPath                                                                                                                   |
+-------------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| serving     | http://db4ai-collie-cn-hangzhou.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/xxxxx.pkl?OSSAccessKeyId=xxxxxx&Expires=xxxx&Signature=xxxxxx  |
+-------------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
1 row in set (0.23 sec)

      modelStatus顯示為serving，表示模型部署成功。

  4. 模型在線推理。

    執(zhí)行以下命令，執(zhí)行模型在線推理任務(wù)。

    /*polar4ai*/ SELECT Y FROM PREDICT(MODEL my_model, SELECT * FROM db4ai.regression_test LIMIT 10) WITH (x_cols = 'x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7,x8,x9,x10,x11,x12,x13,x14,x15,x16,x17,x18,x19,x20,x21,x22,x23,x24,x25,x26,x27,x28', y_cols='');

    返回結(jié)果如下：

    +------+---------------------+
| Y    | predicted_results   |
+------+---------------------+
|  1.0 | 0.6262147669037363  |
|  0.0 | 0.5082804008241021  |
|  0.0 | 0.37533158372209957 |
|  1.0 | 0.461974928099089   |
|  0.0 | 0.3777339456553666  |
|  0.0 | 0.35045096227525735 |
|  0.0 | 0.4178165504012342  |
|  1.0 | 0.40869795422774036 |
|  1.0 | 0.6826481286570045  |
|  0.0 | 0.47021259543154736 |
+------+---------------------+
10 rows in set (0.95 sec)