快速创建自定义工作流 - 人工智能平台 PAI

Designer通过工作流的方式来实现模型构建。您需要先创建一个工作流，再根据建模需求在工作流中排布不同组件的处理调度逻辑。本文通过创建一个空白工作流，以构建二分类模型实现心脏疾病预测为例，带您完成从0-1的可视化模型构建与部署。

前提条件

已开通PAI并创建工作空间。

步骤一：新建工作流

前往可视化建模（Designer），选择工作空间并进入Designer页面。新建并进入工作流。

参数	说明
工作流名称	自定义名称。
工作流数据存储	建议您配置该参数，将其配置为OSS Bucket存储路径，用于存储运行中产出的临时数据和模型。若不设置，则取工作空间的默认存储。系统会在每次运行时，自动为您创建`工作流存储路径/任务ID/节点ID`的临时文件夹。简化您为工作流中每个组件进行OSS存储路径配置的工作，同时更便于数据的统一管理。
可见范围	仅自己可见：工作流创建到我的工作流文件夹下，在工作空间中仅自己和管理员可见。工作空间内公开可见：工作流创建到工作空间公开工作流文件夹下，在工作空间中对所有人可见。

步骤二：数据准备与预处理

构建模型前，您需要准备好所要使用的数据源，并完成数据的预处理，以便后续根据业务需求进行模型训练。

准备数据

在工作流中通过添加源/目标类型组件实现数据读取，支持读取MaxCompute、OSS等数据，详情可参见组件参考：源/目标下具体组件文档。本文直接使用读数据表组件来读取PAI提供的心脏病案例公开数据，数据集详情请参见Heart Disease Data Set。

designer快速入门2

选择合适源/目标组件来读取数据。
在左侧组件列表中，单击源/目标文件，将读数据表组件拖入右侧画布中，用于读取MaxCompute表数据。画布中会自动生成一个名称为读数据表-1的工作流节点。
在节点配置页面配置源数据表名。
在画布中选中读数据表-1节点，在右侧节点配置页面的表名中填写对应的MaxCompute表名。本文填写为pai_online_project.heart_disease_prediction，读取PAI提供的公开的心脏病案例数据表。
将右侧的节点配置页面切换到字段信息页签，查看此公开数据的字段详情。

数据预处理

本文心脏病预测示例可以归属于二分类问题，使用的逻辑回归模型组件要求输入数据为DOUBLE（或BIGINT）类型，因此本部分将完成对心脏病案例数据的类型转换等预处理，为模型训练做准备。

数据预处理：将非数值类型字段转换为数值类型。
1. 搜索SQL脚本组件并将其拖入画布中，画布中生成一个名称为SQL脚本-1的工作流节点。
2. 通过连线，将读数据表-1节点作为SQL脚本-1节点的t1输入源。
3. 配置节点。
  单击SQL脚本-1节点，在右侧配置页面输入以下代码（此时右侧参数设置面板的输入源为t1）。
```
select age,
(case sex when 'male' then 1 else 0 end) as sex,
(case cp when 'angina' then 0  when 'notang' then 1 else 2 end) as cp,
trestbps,
chol,
(case fbs when 'true' then 1 else 0 end) as fbs,
(case restecg when 'norm' then 0  when 'abn' then 1 else 2 end) as restecg,
thalach,
(case exang when 'true' then 1 else 0 end) as exang,
oldpeak,
(case slop when 'up' then 0  when 'flat' then 1 else 2 end) as slop,
ca,
(case thal when 'norm' then 0  when 'fix' then 1 else 2 end) as thal,
(case status  when 'sick' then 1 else 0 end) as ifHealth
from  ${t1};
```
4. 单击画布左上方的保存，保存工作流配置。
5. 右键单击SQL脚本-1组件，单击从跟节点执行到此处，调试运行本工作流。
  工作流将根据节点顺序依次运行各节点。当节点成功运行完成后，节点的右上角会显示。
  说明
  您也可以单击画布左上方的（运行）图标，直接运行整个工作流。当工作流比较复杂时，建议您分模块运行某个节点或部分节点，以方便进行调试。如果运行失败，可右键单击对应节点选择查看日志，排查失败原因。
6. 运行成功后，您可以右键单击目标节点（例如SQL脚本-1），选择查看数据查看当前节点输出数据的正确性。
数据预处理：将字段转换为DOUBLE类型，使得处理后的字段满足逻辑回归模型的输入数据要求。
参考上一步，拖入类型转换组件并连线，使其作为SQL脚本-1节点的下游节点，单击节点后在字段设置页签，单击转换为double类型的列下的选择字段，全选将所有字段转换为DOUBLE类型。
数据预处理：归一化处理，将每个特征的数值范围转换为0~1，去除量纲对结果的影响。
参考上一步，拖入归一化组件并连线，使其作为类型转换-1节点的下游节点，单击节点后在字段设置页签，选择所有字段。
数据预处理：将数据拆分为训练集和预测集，为后续模型训练和预测做准备。
拖入拆分组件并连线，使其作为归一化-1节点的下游节点，拆分后输出2个数据表。
拆分组件默认将数据按4:1拆分为模型训练集和模型预测集。您可以单击拆分组件，在右侧参数设置页签，设置切分比例，其他参数详情请参见拆分。
右键单击类型转换-1组件，单击从此处开始执行，运行工作流中的剩余节点。

步骤三：模型训练

因为本示例中每个样本只会患病或健康，所以心脏病预测属于二分类问题，本部分使用逻辑回归二分类组件，构建心脏病预测模型。

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拖入逻辑回归二分类组件并连线，使其作为拆分-1节点输出表1的下游节点。
配置节点。
单击逻辑回归二分类-1节点，在右侧字段设置页签，将目标列设置为ifhealth，将训练特征列设置为除目标列以外的所有列。更多参数详情请参见逻辑回归二分类。
运行该节点。

步骤四：模型预测

拖入预测组件并连线，使其作为拆分-1节点输出表2和逻辑回归二分类-1节点的下游节点。
单击预测-1节点在字段设置页签，将原样输出列设置为ifhealth字段，将训练特征列设置为除ifhealth以外的所有字段。
运行预测节点并查看预测结果。
运行成功后，您可以右键单击预测节点，选择查看数据 > 预测结果输出，查看预测数据。

步骤五：模型评估

拖入二分类评估组件并连线，使其作为预测-1节点的下游节点。
单击二分类评估-1节点，在右侧字段设置页签，将原始标签列列名设置为ifhealth。
运行评估节点，并查看模型评估结果。
运行结束后，右键单击二分类评估组件，选择可视化分析，支持以可视化方式查看不同评估指标数据。

人工智能平台 PAI：自定义工作流demo