소개

Watson Machine Learning의 AI Function 기능을 사용하여 SPSS Modeler의 기계 학습 모델을 Function 정의의 속편입니다.
위의 링크로 만든 AI Function의 서비스를 간단하게 부를 수 있는 방법은 없는지, 여러가지 생각해 봐,
Node-RED에서 Watson Studio의 기계 학습 모델 호출 처럼, Node-RED의 부품이 되어 있다고 제일 만드는 측은 즐거웠다고 생각했습니다.
오리지날의 부품에 비하면 상당히 저기능입니다만, 실제로 그러한 노드를 만들어, npm에 공개해 두었으므로, 소개합니다.

Node 소개

node-red-contrib-ai-function 하지만 그 사이트입니다. 모처럼 만들었으므로, 웹 페이지의 화면도 소개해 둡시다.



노드-RED 환경에 이 노드를 추가하려면 IBM Cloud의 Node-RED에서 추가 노드를 설치하는 단계의 절차를 따르십시오.

사용법

사용법은 매우 간단합니다. 노드를 편집 화면에 배치하고 구성 노드를 설정하는 단계는
Node-RED에서 Watson Studio의 기계 학습 모델 호출 정확히 같기 때문에 그쪽을 참조하십시오.
나중에 Watson Studio의 관리 화면에서 AI Function Deployment ID를 가져 와서 아래 화면과 같이 Node 설정 화면에서 설정합니다. 덧붙여서, 「Mode」의 항목은, 이전의 Node 때부터 그대로 남아 버리고 있습니다만, 지금은 「Run Function」밖에 선택할 수 없습니다.


Deployment ID는 Watson Machine Learning의 Deplotment 관리 화면의 다음 영역에 표시된 것을 이용합니다.



그리고는, 아래의 그림과 같이 「inject」 「function」 「debug」의 각 노드를 편집 영역에 배치해, 일직선에 연결합니다.



function 노드에서 입력용 json을 조립합니다. 구현 샘플은 다음과 같습니다. "항목 이름"을 의미하는 fields와 "항목 값"을 의미하는 values를 설정합니다. values 쪽은 배열을 이중으로 할 필요가 있으므로 주의해 주세요.

msg.payload = {
    "fields": ["CLASS", "AGE", "BP", "AL", "SC", "POT", "PCV"],
    "values": [[null, 75, 70, 0, 0.8, 3.5, 46]]
}

inject 버튼을 클릭하면 아래와 같은 결과가 돌아올 것입니다.