Criando artefatos no phyton Oracle ads.txt

Para saber mais: explorando os arquivos do artefato Oracle ads.
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Quando utilizamos o comando prepare, ele vai gerar diversos arquivos que são a representação do nosso modelo fora do nosso notebook.

Vamos entender o propósito de cada um deles:

'input_schema.json'
O arquivo de input guarda o esquema de dados de entrada que são utilizados para chamar o método predict do nosso modelo. Com esse arquivo, conseguimos identificar o nome das características utilizadas pelo modelo, a ordem em que elas aparecem e o tipo delas. Todas essas informações são essenciais para criar um software que vai interagir com o nosso modelo, por exemplo uma API.

'output_schema.json'
É um arquivo que guarda o esquema de dados de saída, ou seja, o nome da variável de saída, a classificação do seu modelo. Também é muito útil em uma integração com uma API.

model.onnx
Esse é o arquivo que, de fato, é o objeto em nosso modelo serializado. O ONNX é uma representação de modelos de código aberto.

score.py
É um script Python que faz toda a parte de carregar e utilizar o modelo para fazer previsões e a transformação dos dados. Conseguimos realizar todas as operações manualmente, mas esse script facilita esse processo, pois vamos precisar apenas chamar algumas funções para poder voltar a utilizar nosso modelo.

onnx_data_transformer.json
O onnx_data_transformer.json carrega todas as informações para criar um transformador responsável por transformar os objetos dos dados de entrada e saída do modelo no formato ONNX utilizado para também salvar o modelo.

runtime.yaml
É o arquivo que guarda todas as informações de configurações e versões do ambiente que geraram o artefato. Essa informação é muito importante para construir um novo ambiente que seja capaz de rodar o modelo sem nenhum problema de versão ou falta de alguma dependência.

Quando utilizamos ferramentas que facilitam nosso trabalho é sempre importante entender como elas funcionam. Então, recomendo que você continue explorando esses arquivos e busque entender melhor seu conteúdo, para que quando surgir algum problema, você seja capaz de identificar e solucionar.

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Faça como eu fiz: salvando e publicando o modelo
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Escolhemos o modelo final e agora precisamos tirar ele do contexto do nosso notebook e torná-lo acessível para outras pessoas. Agora, você precisa salvar seu modelo e publicá-lo em um catálogo de modelos. Assim as pessoas do seu time vão poder consultá-lo também. Você também pode publicar o modelo do catálogo formato de API para ser utilizado por outros times da empresa.

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Para realizar os três principais objetivos precisamos, primeiro, treinar novamente nosso modelo utilizando todos os nossos dados disponíveis.

1º passo:

Para salvar o modelo, vamos criar um artefato, que são diversos arquivos que representam nosso modelo e permitem que ele seja utilizado fora do notebook. Por ser representado pela classe ADSModel, o modelo já conta com o método prepare que vai gerar todos os arquivos necessários.

2º passo:

Depois do artefato criado, vamos utilizar o método save para salvar nosso modelo no catálogo de modelos do projeto. Um lembrete importante: precisamos ter nosso arquivo config preparado para o nosso notebook ser capaz de interagir e modificar o projeto no Oracle Cloud.

3º passo:

Com o modelo salvo no catálogo, basta fornecer seu ID para a ferramenta ModelDeployer, e também decidir a configuração da máquina que vai hospedar a API e o modelo. Depois de fornecer essas informações, vamos utilizar o comando deploy. Ele vai demorar um tempo para rodar porque vai alocar uma máquina para nossa API.

Pronto! Terminadas essas etapas, você terá criado um modelo de classificação e disponibilizado ele para sua equipe explorar e também para toda a empresa utilizar.

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Para saber mais: utilizando variáveis de ambiente
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Quando salvamos o artefato no catálogo, omitimos alguns parâmetros para, assim, utilizar o padrão. Mas é importante saber como obter essas informações.

O método save do ADSModel, por exemplo, utiliza as informações de ID de projeto e ID de compartimento. Por padrão, ele utiliza os valores do seu arquivo config, mas você poderia, por exemplo, precisar colocar seu modelo em um projeto diferente. Uma das maneiras de descobrir essas informações é utilizando as variáveis de ambiente.

Variáveis de ambiente são uma funcionalidade do sistema operacional que nos permite salvar informações como números de identificação, caminhos de arquivo e até senhas. Esse recurso é muito interessante, pois qualquer programa que precise de alguma informação e tenha conhecimento da chave ou nome da variável pode fazer essa solicitação para o sistema operacional e ele vai retornar o valor.

Vamos para alguns exemplos:

Podemos encontrar o ID do nosso projeto através da chave “PROJECT_OCID”, ou também o ID do compartimento através da chave “NB_SESSION_COMPARTMENT_OCID”. Para requisitar essa informação do OS devemos importar a biblioteca os

import osCOPIAR CÓDIGO
Depois, podemos acessar o método environ e passar como parâmetro a chave da informação.

os.environ["NB_SESSION_COMPARTMENT_OCID"]COPIAR CÓDIGO
Podemos imprimir esses valores:

print(os.environ["NB_SESSION_COMPARTMENT_OCID"])
print(os.environ["PROJECT_OCID"])COPIAR CÓDIGO
Pronto, agora você consegue acessar as informações do ambiente cloud e utilizar os parâmetros de configurações de diversas funções.