予測のためにGoogle Cloud Machine Learning Engineクライアントライブラリを使用するには

Question

ゴーグルクラウドプラットフォームで動作しているアップロード済みのMLモデルを持っています（Pythonとgcloud ml-engineの予測でテスト済み）。

現在、このライブラリを使用してAndroidから予測を取得しようとしています：Client Library for Java with this javadoc私はこのようになりますAsyncTaskにアクセスし、Androidのコードのサービスアカウントを使用し ：

JsonFactory jsonFactory = JacksonFactory.getDefaultInstance(); 
      HttpTransport httpTransport = new com.google.api.client.http.javanet.NetHttpTransport(); 
      GoogleCredential credential = GoogleCredential.fromStream(is, httpTransport, jsonFactory); 
      CloudMachineLearningEngine ml = new CloudMachineLearningEngine.Builder(httpTransport,jsonFactory,credential) 
        .setApplicationName("myCloudApplication") 
        .build(); 
      Log.i(TAG,"Successfully set up !!"); 

はある私のサービスアカウントキーを含むJSONファイルへのInputStreamです。 私は訓練されたMLモデルに対して予測をするためにここから多くのことを試してきました。私はオンラインの例を見つけることができません。 これも可能ですか？

すべてのサポートに深く感謝します。

Answer 1

これは間違いなくサポートされています。 this sample：

import com.google.api.client.googleapis.auth.oauth2.GoogleCredential; 
import com.google.api.client.googleapis.javanet.GoogleNetHttpTransport; 
import com.google.api.client.http.FileContent; 
import com.google.api.client.http.GenericUrl; 
import com.google.api.client.http.HttpContent; 
import com.google.api.client.http.HttpRequest; 
import com.google.api.client.http.HttpRequestFactory; 
import com.google.api.client.http.HttpTransport; 
import com.google.api.client.http.UriTemplate; 
import com.google.api.client.json.JsonFactory; 
import com.google.api.client.json.jackson2.JacksonFactory; 
import com.google.api.services.discovery.Discovery; 
import com.google.api.services.discovery.model.JsonSchema; 
import com.google.api.services.discovery.model.RestDescription; 
import com.google.api.services.discovery.model.RestMethod; 
import java.io.File; 

/* 
* Sample code for doing Cloud Machine Learning Engine online prediction in Java. 
*/ 
public class OnlinePredictionSample { 

  public static void main(String[] args) throws Exception { 

    HttpTransport httpTransport = GoogleNetHttpTransport.newTrustedTransport(); 
    JsonFactory jsonFactory = JacksonFactory.getDefaultInstance(); 
    Discovery discovery = new Discovery.Builder(httpTransport, jsonFactory, null).build(); 

    RestDescription api = discovery.apis().getRest("ml", "v1").execute(); 
    RestMethod method = api.getResources().get("projects").getMethods().get("predict"); 

    JsonSchema param = new JsonSchema(); 
    String projectId = "YOUR_PROJECT_ID"; 
    // You should have already deployed a model and a version. 
    // For reference, see https://cloud.google.com/ml-engine/docs/how-tos/deploying-models. 
    String modelId = "YOUR_MODEL_ID"; 
    String versionId = "YOUR_VERSION_ID"; 
    param.set(
        "name", String.format("projects/%s/models/%s/versions/%s", projectId, modelId, versionId)); 

    GenericUrl url = 
        new GenericUrl(UriTemplate.expand(api.getBaseUrl() + method.getPath(), param, true)); 
    System.out.println(url); 

    String contentType = "application/json"; 
    File requestBodyFile = new File("input.txt"); 
    HttpContent content = new FileContent(contentType, requestBodyFile); 
    System.out.println(content.getLength()); 

    GoogleCredential credential = GoogleCredential.getApplicationDefault(); 
    HttpRequestFactory requestFactory = httpTransport.createRequestFactory(credential); 
    HttpRequest request = requestFactory.buildRequest(method.getHttpMethod(), url, content); 

    String response = request.execute().parseAsString(); 
    System.out.println(response); 
  } 
}