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Modeler/CaDSのよるMLOpsデモ
■モニタリング③ – CO濃度モデルの劣化検知
• スクリプト例
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#| 初期処理
#| クラスインポート及びオブジェクト生成
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import modeler.api # Modeler API
stream = modeler.script.stream() # ストリームオブジェクト
session = modeler.script.session() # セッションオブジェクト
nodeExecutionResults = [] # 実行結果オブジェクト
#+-------------------------------------------------------+
#| 処理開始
#+-------------------------------------------------------+
# エラーハンドリング処理
try:
# 実行ノードのオブジェクト取得
metricdata = stream.findByType("table", "Metrics")
# ノードの実行
metricdata.run(nodeExecutionResults)
# 結果オブジェクトを取得
res_metrics = nodeExecutionResults[0]
# 結果のレコードセットを取得
rowset_metrics = res_metrics.getRowSet()
# 絶対平均誤差の取得
val_metrics = rowset_metrics.getValueAt(0, 0)
# 閾値をパラメータから取得
th_metrics = stream.getParameterValue('threshold')
print th_metrics
print val_metrics
# 閾値を基に劣化を判断
if val_metrics <= th_metrics :
print "劣化なし"
modeler.script.exit(0) #正常
else:
print "劣化あり"
modeler.script.exit(100) #劣化
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# エラー処理
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# Modelerエラー処理
except modeler.api.ModelerException, e:
print "An error occurred:", e.getMessage()
スクリプトサンプル。
参考にして!!