数据准备

模型准备

1. 进入Lab，在“项目管理”主界面，选择“Doc”项目。在页面右侧的“目录”区域，选择模型存档，系统跳转到“模型存档”列表页面。 在模型存档中，点击模型组“iris分类模型组”。查看入库的多分类模型，如下图所示：

2. 发布模型。
   1. 在模型列表中单击模型名称，进入模型页面。

2. 单击发布切换到“发布”页签。选择推理租户和服务时，可选租户为与当前训练租户关联的推理租户，关联关系为OC创建推理租户时所设置。

3. 将模型发布到新服务“多分类服务”。

3. 新发布的模型默认处于“待审核”状态。在模型管理列表页面将新发布的模型“XGBoost多分类”从“待审核”状态移动到“已通过”。

数据准备

1. 进入Inference，在“模型仓库”主界面，选择“多分类服务”服务。在页面左侧的“侧边栏”区域，选择文件管理，系统跳转到文件管理列表页面。
   在文件管理列表中，上传本地数据文件“iris.csv”到文件夹“iris多分类”中。如下图所示：

其中iris.csv文件中的示例内容如下所示：

sepal_length,sepal_width,petal_length,petal_width,species   
5.1,3.5,1.4,0.2,setosa   
4.9,3.0,1.4,0.2,setosa   
4.7,3.2,1.3,0.2,setosa   
4.6,3.1,1.5,0.2,setosa   

2. 进入Inference，在“模型仓库”主界面，选择“多分类服务”服务。在页面左侧的“侧边栏”区域，选择数据源，系统跳转到数据源列表页面。 在数据源列表中，创建数据回流所需的目标数据源。如下图所示：

3. 进入Inference，在“模型仓库”主界面，选择“多分类服务”服务。在页面左侧的“侧边栏”区域，选择文件管理，系统跳转到文件管理列表页面。 在文件管理列表中，创建跑批服务预测结果所需要输出的文件目录。如下图所示：