SPSS Modeler flowのモデルをWebサービスとしてデプロイする

前回、「Watson Studio」上の「SPSS Modeler flow」で決定木(decision tree)を作成しました。
せっかくなので、Webサービスとしてデプロイしてみます。
今回も、前回同様、無料で作成できます。

前回エントリー：(無料)Watson StudioでSPSS Modeler flowの決定木を動かす
https://sapporomkt.blogspot.com/2019/06/watson-studiospss-modeler-flow.html

※本エントリーは、私、小田一弥が一個人として勉強を兼ねて記載したものです。私の勤務先である日本アイ・ビー・エム株式会社の見解・見識ではない、個人としての記載内容としてご覧ください。 　

デプロイまでの手順

1.決定木モデルの保存
「Analysis」ノードの右上にある「・・・」メニューから「Save branch as a model」を選択してください。

2.「Watson Machine Learning service instance」をクリック
「Watson Machine Learning service instance」が無いと表示された方は、当該リンクをクリックしてください。

3.「Watson Machine Learning service instance」をCreateする
画面が切り替わりますので、下までスクロールして「Create」ボタンを押してください。

4.「Confirm」をクリック
instanceを置くRegionなどを聞かれますが、そのまま変更なしで「Confirm」を押してください。

5.「Model name」を入力する
モデルの保存画面に切り替わるので、「Model name」に判別しやすい名称を入力してください。
Saveが完了しましたら「Close」ボタンを押してください。

6.Webサービスとしてデプロイする
Modeler flow画面に戻りましたら、一つ上の階層に移ってください。

「Modeler flow」のパートに作成したモデルが表示されているので、「Deploy」を選んでください。
切り替わった画面で「Add Deployment」を押してください。

7.デプロイするサービス名称を記載する
デプロイするサービス名称を記載してください。

8.デプロイ完了まで少し待つ
デプロイが完了すると「DEPLOY_SUCCESS」と表示されますので、少々お待ちください。
完了しましたら、NAME欄のデプロイ名称をクリックしてください。

Overviewを見ると、無事にデプロイされたことがわかります。

9.テストのためのjsonをアップする
「Test」タブをクリックし、テストのためのjsonをアップします。

下記のテストデータを貼り付け、「Predict」ボタンを押してください。

{"fields": ["buying","maint","doors","persons","lug_boot","safety","class"], "values": [

["vhigh","vhigh","2","2","med","low","unacc"],

["vhigh","vhigh","2","4","med","low","unacc"],

["vhigh","vhigh","2","4","med","high","unacc"],

["vhigh","vhigh","2","4","big","low","unacc"]

]}

右側に、「予測値」と「確信度」がjson形式で返ってきました。
ここまでコンソールもコマンドも使わず、全てGUIだけでWebサービスとしてデプロイ出来たのはとても便利だと思います。
皆様もご興味ありましたら、是非、お試しください。

ご参考：その他のWatson関連エントリー

(無料)Watson StudioでSPSS Modeler flowの決定木を動かす

https://sapporomkt.blogspot.com/2019/06/watson-studiospss-modeler-flow.html

(Watson)Personality InsightsのJSONをR言語でパースしてみた

https://sapporomkt.blogspot.com/2019/06/watsonpersonality-insightsjsonr.html

Watson Studioの「Data Refinery」機能で「馬の疝痛(せんつう)」データを眺めてみた。
https://sapporomkt.blogspot.com/2019/06/watson-studiodata-refinery.html

Watson AnalyticsとMeCabで「老人と海」を軽く可視化してみた。
https://sapporomkt.blogspot.com/2017/08/watson-analyticsmecab.html

Watson Explorerでディズニーの人気作品をテキストマイニング
http://sapporomkt.blogspot.jp/2017/04/watson-explorer.html

いま話題のIBM「Bluemix（ワトソンくん）」が「老人と海」をサマったら。
http://sapporomkt.blogspot.jp/2015/11/ibmbluemix.html