外卖评论分析应用构建

1.功能介绍

FunctionGraph和ModelArts已训练的文本分类模型结合，基于外卖评论数据集实现对外卖评价的分类。用户输入中文评价，模型输出“正向评论”和“负向评论”的置信度打分和最终的分类评定。

2.准备工作

配置ModelArts委托访问授权
1. ModelArts使用过程中涉及到OBS、SWR、IEF等服务交互，首次使用ModelArts需要用户配置委托授权，允许访问这些依赖服务。
2. 在“访问授权”页面，选择需要授权的“用户名”，选择新增委托及其对应的权限“普通用户”，并勾选“我已经详细阅读并同意《ModelArts服务声明》”，然后单击“创建”。
  
  图1 配置委托访问授权
3. 完成配置后，在ModelArts控制台的全局配置列表，可查看到此帐号的委托配置信息。
订阅模型

“文本分类模型--基于外卖评论数据集”的模型共享在AI Gallery中。您可以前往AI Gallery，免费订阅此模型。
1. 在AI Gallery搜索模型
  
  方式一：单击文本分类模型链接，进入模型详情页。
  
  方式二：在ModelArts管理控制台的左侧菜单栏，单击“AI Gallery”进入AI Gallery。选择“资产集市 > 模型”，搜索“文本分类模型--基于外卖评论数据集”，单击名称进入模型详情页。
2. 完成模型订阅
  1. 在模型详情页，单击“订阅”，阅读并勾选同意《数据安全与隐私风险承担条款》和《华为云AI Gallery服务协议》，单击“继续订阅”。图2 订阅模型
  2. 订阅模型完成后，页面的“订阅”按钮显示为“已订阅”。
  3. 在模型详情页，单击“前往控制台”。在弹出的“选择云服务区域”页面选择ModelArts所在的云服务区域，单击“确定”跳转至ModelArts控制台的“AI应用管理 > AI应用 > 我的订阅”页面。图3 前往控制台
  4. 在“我的订阅”列表，当订阅模型的版本列表的状态显示为“就绪”时表示模型可以使用。图4 模型就绪
使用订阅模型部署在线服务

模型订阅成功后，可将此模型部署为在线服务。
1. 在“AI应用管理 > AI应用 > 我的订阅”页面，在展开的版本列表中单击“部署 > 在线服务”跳转至部署页面。
  
  图5 部署为在线服务
2. 在部署页面，参考如下说明填写关键参数。
  
  “名称”：自定义一个在线服务的名称，也可以使用默认值。
  
  “资源池”：选择“公共资源池”。
  
  “AI应用来源”和“选择AI应用及版本”：会自动选择订阅模型。
  
  “计算节点规格”：在下拉框中选择“限时免费”资源，勾选并阅读免费规格说明。
  
  其他参数可使用默认值。
3. 参数配置完成后，单击“下一步”，确认规格参数后，单击“提交”启动在线服务的部署。
4. 进入“部署上线 > 在线服务”页面，等待服务服务状态变为“运行中”时，表示服务部署成功。

3.构建程序

进入到FunctionGraph控制台，选择开通ModelArts的局点，创建运行时为“python3.6”的函数，同时在创建函数时需要为FunctionGraph服务开通访问ModelArts服务的委托。图6 配置委托
创建函数后从更新代码，可选择在线编辑的方式或上传zip包的方式。

加载代码后需要更新代码中的部分信息。


                    
                    Copied!
                
url = "API接口地址"  #替换为在线服务的API接口地址

"text": "你的评价"   #替换为需要分类的评价

其中API接口地址在“在线服务 > 调用指南”中可查询。 API 图7 API接口地址

4.场景验证

创建模拟测试事件触发函数图7 创建函数
时延中“text”设置为“非常好”，触发函数后模型将评论分类为“正向评论”。图8 成功

5.参考

更多信息请参考ModelArts模型部署和 ModelArts服务调用。