建立Endpoint执行二次开发

上一篇我们已经建立好模型, 而且也上传一张图片验证推论的结果符合我们的预期. 接下来我们要把model部署出来并且建立endoint, 让外部使用者可以存取这个endpoint之後取得推论结果, 也就是让外部使用者可以做二次开发.

首先, 下图是我们已建立好的model页面, 如果要为这个model建立endpoint则点击下图的Create键

在建立endpoint的页面中, 输入下列资料

• Select model
  • 会自动带入先一篇所训练好的model
• Dimension
  • 尺寸建议选用与模型训练时相同的训练尺寸，会有较佳的辨识结果。
• Minimum Score Threshold
  • 最小机率门槛值的高低将影响辨识结果，适当的最小机率门槛值将取决於模型应用的情境而定，数值越高，有更高的机率减少误判，但相对的也更有机会漏掉一些物体。
• Select Classes
  • 选取要模型判断的标签类别

我们以预设值继续下去, 因此直接点击Next键

接下来的页面要输入下列资料:

• API endpoint name: 给endpoint一个名字
• Description: 给一个说明文字
• Token : 请击右侧Generate键产生. 这会用来产生维一的endpoint路径.
• Webhooks : 不填

填好之後再点击create键

看到下列画面就表示已建立好endpoint, 你可以使用endpoint的url进行二次开发了.

使用postman取得推论结果

有了endpoint的url之後, 我们预计使用Postman存取这个endpoint.

• 在Postman画面中请输入前项步骤所产生的API url
• 在body的地方选择form-data, 在key栏位选择file并且给一个名称为image, 然後上传一张照片
• 点击Send之後即可看到回传值, 推论的结论是照片中有戴口罩, 而且信心程度是96.33%
  

到这里我们使用Nilvana取得了推论的结果. 使用Nilvana将model部署完成并建立endpoint是不是很简单呢?