【BML全功能AI开发平台】BML平台模型部署调用实战!

BML平台模型部署调用实战

BML(Baidu Machine Learning),这是一个面向企业和个人开发者的机器学习集成开发环境,为经典机器学习和深度学习提供了从数据处理、模型训练、模型管理到模型推理的全生命周期管理服务。

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BML全功能AI开发平台官网链接:https://ai.baidu.com/bml/

这几篇文章写了如何使用BML训练的模型部署在公有云和使用API调用模型,但是没有一个实战性的调用方式,本文章使用PHP+MYSQL+BML公有云部署模型调用,实现后台上传图片预测,预测并入库保存的操作。
BML训练的模型部署在公有云和使用API调用模型文章:
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一、准备开始

第一步:搭建PHP后台

这里我直接放入搭建好的截图,这里我准备使用的是猫狗识别数据集,所以我创建了猫狗分类。
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第二步:创建MYSQL

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这里我创建了5个字段,分别为ID、预测的图片、预测的结果、创建时间和置信度,置信度保留了2位小数。

DROP TABLE IF EXISTS `bml_image_classification`;
CREATE TABLE `bml_image_classification`  (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 'ID',
  `name` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '预测图片',
  `result` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '预测结果',
  `create_time` int(10) NULL DEFAULT NULL COMMENT '创建时间',
  `score` float(255, 2) NULL DEFAULT NULL COMMENT '置信度',
  PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE
) ENGINE = MyISAM AUTO_INCREMENT = 2 CHARACTER SET = utf8mb4 COLLATE = utf8mb4_general_ci ROW_FORMAT = Dynamic;

第三步:开启公有云模型

这里在上方的文章中讲过很多次了,就不再细讲了。
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至此我们的准备工作就完成啦,下边开始编写页面代码。

二、编写页面代码

这里我直接将我写的页面代码复制到这里,大家直接复制肯定不能用,仅供参考!

<include file="public@header" />
</head>

<body>
    <div class="wrap js-check-wrap">
        <ul class="nav nav-tabs">
            <li class="active"><a href="{:url('ImageClassification/index')}">猫狗识别</a></li>
        </ul>

        <form class="well form-inline margin-top-20 js-ajax-form" method="post"
            action="{:url('ImageClassification/predict')}">
            <div class="form-group">
                <div>
                    <input type="hidden" name="name" class="form-control" id="js-thumbnail-input">
                    <div>
                        <a href="javascript:uploadOneImage('图片上传','#js-thumbnail-input');">
                            <img src="__TMPL__/public/assets/images/default-thumbnail.png"
                                id="js-thumbnail-input-preview" width="135" style="cursor: pointer" />
                        </a>
                    </div>
                </div>
            </div>
            <button type="submit" class="btn btn-primary js-ajax-submit">开始预测</button>
            <a class="btn btn-danger" href="{:url('ImageClassification/index')}">清空</a>
        </form>

        <form method="post" class="js-ajax-form" action="{:url('AdminCategory/listOrder')}">
            <table class="table table-hover table-bordered table-list">
                <thead>
                    <tr>
                        <th width="50">ID</th>
                        <th>预测数据</th>
                        <th>预测结果</th>
                        <th>预测时间</th>
                        <th>置信度</th>
                        <th width="200">操作</th>
                    </tr>
                </thead>
                <foreach name="data" item="vo">
                    <tr>
                        <td>{$vo.id}</td>
                        <td width="100">
                            <img style="width: 100%;" src="{:cmf_get_image_preview_url($vo.name)}" alt="">
                        </td>
                        <td>{$vo.result}</td>
                        <td>{:date('Y-m-d H:i:s',$vo['create_time'])}</td>
                        <td>{$vo.score}</td>
                        <td><a class="js-ajax-dialog-btn btn btn-danger btn-sm" data-msg="您确定删除此预测吗"
                                href="{:url('ImageClassification/del',['ids'=>$vo.id,'display'=>1])}">删除</a></td>
                    </tr>
                </foreach>
                <tbody>
                </tbody>
                <tfoot>
                </tfoot>
            </table>
        </form>
    </div>
    <script src="__STATIC__/js/admin.js"></script>
</body>

</html>

三、编写PHP调用代码

这里我们先去BML平台给的示例代码进行复制
地址为:https://ai.baidu.com/ai-doc/BML/Pkhys2nnf
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大家复制即可,然后需要自己转换你的图片为base64格式,注意:“把base64头部去掉
下方是我写的base64格式转换代码,大家可以参考

	/**
     * 图片转换为base64
     */
    function base64EncodeImage($image_file)
    {
        $base64_image = '';
        $image_info = getimagesize($image_file);
        $image_data = fread(fopen($image_file, 'r'), filesize($image_file));
        $base64_image = base64_encode($image_data);
        return $base64_image;
    }

封装请求方法,这里是官方给的方法,大家复制即可。

/**
     * 封装请求方法
     */
    function request_post($url = '', $param = '')
    {
        if (empty($url) || empty($param)) {
            return false;
        }

        $postUrl = $url;
        $curlPost = $param;
        // 初始化curl
        $curl = curl_init();
        curl_setopt($curl, CURLOPT_URL, $postUrl);
        curl_setopt($curl, CURLOPT_HEADER, 0);
        // 要求结果为字符串且输出到屏幕上
        curl_setopt($curl, CURLOPT_RETURNTRANSFER, 1);
        curl_setopt($curl, CURLOPT_SSL_VERIFYPEER, false);
        // post提交方式
        curl_setopt($curl, CURLOPT_POST, 1);
        curl_setopt($curl, CURLOPT_POSTFIELDS, $curlPost);
        // 运行curl
        $data = curl_exec($curl);
        curl_close($curl);

        return $data;
    }

点击"开始预测"执行的代码,仅供参考

/**
     * 猫狗识别预测方法
     */
    public function predict()
    {
        $name =  $this->request->param('name');
        $allname = $_SERVER['DOCUMENT_ROOT'] . 'thinkcmf/public/upload/' . $name;
        $base64_name = $this->base64EncodeImage($allname);
        $token = '24.f3383c7e6ef9b41c77fdb19e1bf1f759.2592000.1627722514.282335-24476617';
        $url = 'https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/ai_custom_bml/v1/classification/dogcatceshi?access_token=' . $token;
        $bodys = "{\"image\":\"$base64_name\",\"top_num\":\"1\"}";
        $res = $this->request_post($url, $bodys);
        $data = json_decode($res, true);
        $predict['name'] = $name;
        $predict['result'] = $data['results'][0]['name'];
        $predict['score'] =  $data['results'][0]['score'];
        $predict['create_time'] = time();
        DB::name('image_classification')->insert($predict);
        $this->success("预测成功");
    }

这里就是点击开始预测之后需要执行的全部代码了,大家可以参考参考。

四、查看效果

第一步:点击上传图片

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我们上传了一张狗狗的图片。

第二步:开始预测

点击"开始预测"
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第三步:查看预测结果

我们可以看到置信度为94,还是不错的,这个还是主要看你训练的模型程度。
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至此就结束啦,大家有没有在实战中使用的想法呢,欢迎一起交流。

四、总结与说明

大家在做一些自己的项目的时候,肯定也会用到某些功能,需要我们去调用API之类的,这里只是给大家做了一个演示,所以我就从头搭建了一下,没有用现成的项目,不过也是实现了功能,其中需要注意的是BASE64格式一定要去掉头部,也不要进行分段,如果遇到了错误代码,就去上方给的文档中进行查看报错的ID。
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这里就不再一一细说了,大家如果遇到了可以一起交流。获取token我没有写,直接用的当时做python的token,大家如果没有token可以自己写个方法进行计算~

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