Driverless AI MOJO 评分管道 – 带有 Python 和 R 包装器 C++ 运行时¶
C++ 评分包将作为 R 和 Python 包提供，用于基于 Protobuf 的 MOJO2 协议。这些包是独立的，不需要额外安装软件。在构建 MOJO 评分管道后，即可立即使用您首选的方法。
请注意：
这些评分管道目前不可用于 RuleFit 模型。
如果 MOJO 评分管道被禁用，则 下载 MOJO 评分管道 按钮会显示为 构建 MOJO 评分管道 。
您可以尝试使用 Driverless AI，以通过启用 Reduce MOJO Size 专家设置和 see，在构建实验时减小 MOJO 评分管道 。
下载评分管道运行时¶
可在 Driverless AI 应用程序内下载 R 和 Python 包。为此，可在下拉菜单中依次点击 资源 、MOJO2 R 运行时 和 MOJO2 Py 运行时 。
示例¶
以下示例展示了如何使用 C++ MOJO 运行时的 R 和 Python API。
先决条件
Linux OS （x86 或 PPC）
Driverless AI 许可证（文件或环境变量）
Rcpp(>=1.0.0)data.table
运行 MOJO2 R 运行时
# Install the R MOJO runtime using one of the methods below
# Install the R MOJO runtime on PPC Linux
install.packages("./daimojo_2.7.5_ppc64le-linux.tar.gz")
# Install the R MOJO runtime on x86 Linux
install.packages("./daimojo_2.7.5_x86_64-linux.tar.gz")
# Load the MOJO
library(daimojo)
m <- load.mojo("./mojo-pipeline/pipeline.mojo")
# retrieve the creation time of the MOJO
create.time(m)
## [1] "2019-11-18 22:00:24 UTC"
# retrieve the UUID of the experiment
uuid(m)
## [1] "65875c15-943a-4bc0-a162-b8984fe8e50d"
# Load data and make predictions
col_class <- setNames(feature.types(m), feature.names(m)) # column names and types
library(data.table)
d <- fread("./mojo-pipeline/example.csv", colClasses=col_class, header=TRUE, sep=",")
predict(m, d)
## label.B label.M
## 1 0.08287659 0.91712341
## 2 0.77655075 0.22344925
## 3 0.58438434 0.41561566
## 4 0.10570505 0.89429495
## 5 0.01685609 0.98314391
## 6 0.23656610 0.76343390
## 7 0.17410333 0.82589667
## 8 0.10157948 0.89842052
## 9 0.13546191 0.86453809
## 10 0.94778244 0.05221756
先决条件
Linux OS （x86 或 PPC）
Driverless AI 许可证（文件或环境变量）
Python 3.6（请注意 ：还提供 Python 3.5、3.6、3.7 和 3.8 的 daimojo 运行时。更多信息，请联系 support@h2o.ai。）
数据表。运行以下命令以进行安装：
# Install on Linux PPC or Linux x86 pip install datatableProtobuf 的非二进制版本：
pip install --no-binary=protobuf protobuf
Python MOJO 运行时。通过 GUI 下载后运行以下任一命令：
# Install the MOJO runtime on Linux PPC pip install daimojo-2.7.5-cp38-cp38-linux_ppc64le.whl # Install the MOJO runtime on Linux x86 pip install daimojo-2.7.5-cp38-cp38-linux_x86_64.whl
运行 MOJO2 Python 运行时
# import the daimojo model package
import daimojo.model
# specify the location of the MOJO
m = daimojo.model("./mojo-pipeline/pipeline.mojo")
# retrieve the creation time of the MOJO
m.created_time
# 'Mon November 18 14:00:24 2019'
# retrieve the UUID of the experiment
m.uuid
# retrieve a list of missing values
m.missing_values
# ['',
# '?',
# 'None',
# 'nan',
# 'NA',
# 'N/A',
# 'unknown',
# 'inf',
# '-inf',
# '1.7976931348623157e+308',
# '-1.7976931348623157e+308']
# retrieve the feature names
m.feature_names
# ['clump_thickness',
# 'uniformity_cell_size',
# 'uniformity_cell_shape',
# 'marginal_adhesion',
# 'single_epithelial_cell_size',
# 'bare_nuclei',
# 'bland_chromatin',
# 'normal_nucleoli',
# 'mitoses']
# retrieve the feature types
m.feature_types
# ['float32',
# 'float32',
# 'float32',
# 'float32',
# 'float32',
# 'float32',
# 'float32',
# 'float32',
# 'float32']
# retrieve the output names
m.output_names
# ['label.B', 'label.M']
# retrieve the output types
m.output_types
# ['float64', 'float64']
# import the datatable module
import datatable as dt
# parse the example.csv file
pydt = dt.fread("./mojo-pipeline/example.csv", na_strings=m.missing_values, header=True, sep=',')
pydt
# clump_thickness uniformity_cell_size uniformity_cell_shape marginal_adhesion single_epithelial_cell_size bare_nuclei bland_chromatin normal_nucleoli mitoses
# 0 8 1 3 10 6 6 9 1 1
# 1 2 1 2 2 5 3 4 8 8
# 2 1 1 1 9 4 10 3 5 4
# 3 2 6 9 10 4 8 1 1 3
# 4 10 10 8 1 8 3 6 3 4
# 5 1 8 4 5 10 1 2 5 3
# 6 2 10 2 9 1 2 9 3 8
# 7 2 8 9 2 10 10 3 5 4
# 8 6 3 8 5 2 3 5 3 4
# 9 4 2 2 8 1 2 8 9 1
# [10 rows × 9 columns]
# retrieve the column types
pydt.stypes
# (stype.float64,
# stype.float64,
# stype.float64,
# stype.float64,
# stype.float64,
# stype.float64,
# stype.float64,
# stype.float64,
# stype.float64)
# make predictions on the example.csv file
res = m.predict(pydt)
# retrieve the predictions
res
# label.B label.M
# 0 0.0828766 0.917123
# 1 0.776551 0.223449
# 2 0.584384 0.415616
# 3 0.105705 0.894295
# 4 0.0168561 0.983144
# 5 0.236566 0.763434
# 6 0.174103 0.825897
# 7 0.101579 0.898421
# 8 0.135462 0.864538
# 9 0.947782 0.0522176
# [10 rows × 2 columns]
# retrieve the prediction column names
res.names
# ('label.B', 'label.M')
# retrieve the prediction column types
res.stypes
# (stype.float64, stype.float64)
# convert datatable results to common data types
# res.to_pandas() # need pandas
# res.to_numpy() # need numpy
res.to_list()