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Costruire un'app web per raccomandare cucine

In questa lezione, costruirai un modello di classificazione utilizzando alcune delle tecniche apprese nelle lezioni precedenti e il delizioso dataset di cucine utilizzato in questa serie. Inoltre, creerai una piccola app web per utilizzare un modello salvato, sfruttando il runtime web di Onnx.

Uno degli usi pratici più utili del machine learning è la creazione di sistemi di raccomandazione, e oggi puoi fare il primo passo in questa direzione!

🎥 Clicca sull'immagine sopra per un video: Jen Looper costruisce un'app web utilizzando dati di cucina classificati

Quiz pre-lezione

In questa lezione imparerai:

Come costruire un modello e salvarlo come modello Onnx
Come utilizzare Netron per ispezionare il modello
Come utilizzare il tuo modello in un'app web per l'inferenza

Costruisci il tuo modello

Costruire sistemi di machine learning applicati è una parte importante per sfruttare queste tecnologie nei sistemi aziendali. Puoi utilizzare i modelli all'interno delle tue applicazioni web (e quindi usarli in un contesto offline, se necessario) utilizzando Onnx.

In una lezione precedente, hai costruito un modello di regressione sui avvistamenti UFO, lo hai "pickled" e lo hai utilizzato in un'app Flask. Sebbene questa architettura sia molto utile da conoscere, è un'app Python full-stack, e i tuoi requisiti potrebbero includere l'uso di un'applicazione JavaScript.

In questa lezione, puoi costruire un sistema di base basato su JavaScript per l'inferenza. Prima, però, devi addestrare un modello e convertirlo per l'uso con Onnx.

Esercizio - addestra un modello di classificazione

Per prima cosa, addestra un modello di classificazione utilizzando il dataset di cucine pulito che abbiamo usato.

Inizia importando le librerie utili:
```
!pip install skl2onnx
import pandas as pd 
```
Hai bisogno di 'skl2onnx' per aiutarti a convertire il tuo modello Scikit-learn in formato Onnx.
Poi, lavora con i tuoi dati nello stesso modo in cui hai fatto nelle lezioni precedenti, leggendo un file CSV usando read_csv():
```
data = pd.read_csv('../data/cleaned_cuisines.csv')
data.head()
```
Rimuovi le prime due colonne inutili e salva i dati rimanenti come 'X':
```
X = data.iloc[:,2:]
X.head()
```
Salva le etichette come 'y':
```
y = data[['cuisine']]
y.head()
```

Inizia la routine di addestramento

Utilizzeremo la libreria 'SVC', che ha una buona accuratezza.

Importa le librerie appropriate da Scikit-learn:

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.metrics import accuracy_score,precision_score,confusion_matrix,classification_report

Separa i set di addestramento e test:

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X,y,test_size=0.3)

Costruisci un modello di classificazione SVC come hai fatto nella lezione precedente:

model = SVC(kernel='linear', C=10, probability=True,random_state=0)
model.fit(X_train,y_train.values.ravel())

Ora, testa il tuo modello chiamando predict():
```
y_pred = model.predict(X_test)
```

Stampa un report di classificazione per verificare la qualità del modello:

print(classification_report(y_test,y_pred))

Come abbiamo visto prima, l'accuratezza è buona:

                precision    recall  f1-score   support

     chinese       0.72      0.69      0.70       257
      indian       0.91      0.87      0.89       243
    japanese       0.79      0.77      0.78       239
      korean       0.83      0.79      0.81       236
        thai       0.72      0.84      0.78       224

    accuracy                           0.79      1199
   macro avg       0.79      0.79      0.79      1199
weighted avg       0.79      0.79      0.79      1199

Converti il tuo modello in Onnx

Assicurati di fare la conversione con il numero corretto di tensori. Questo dataset ha 380 ingredienti elencati, quindi devi annotare quel numero in FloatTensorType:

Converti utilizzando un numero di tensori pari a 380.

from skl2onnx import convert_sklearn
from skl2onnx.common.data_types import FloatTensorType

initial_type = [('float_input', FloatTensorType([None, 380]))]
options = {id(model): {'nocl': True, 'zipmap': False}}

Crea il file onx e salvalo come model.onnx:
```
onx = convert_sklearn(model, initial_types=initial_type, options=options)
with open("./model.onnx", "wb") as f:
    f.write(onx.SerializeToString())
```
Nota, puoi passare opzioni nel tuo script di conversione. In questo caso, abbiamo passato 'nocl' come True e 'zipmap' come False. Poiché questo è un modello di classificazione, hai l'opzione di rimuovere ZipMap, che produce una lista di dizionari (non necessaria). nocl si riferisce alle informazioni di classe incluse nel modello. Riduci la dimensione del tuo modello impostando nocl su 'True'.

Eseguendo l'intero notebook ora costruirai un modello Onnx e lo salverai in questa cartella.

Visualizza il tuo modello

I modelli Onnx non sono molto visibili in Visual Studio Code, ma c'è un ottimo software gratuito che molti ricercatori utilizzano per visualizzare il modello e assicurarsi che sia costruito correttamente. Scarica Netron e apri il file model.onnx. Puoi vedere il tuo semplice modello visualizzato, con i suoi 380 input e il classificatore elencato:

Netron è uno strumento utile per visualizzare i tuoi modelli.

Ora sei pronto per utilizzare questo modello in un'app web. Costruiamo un'app che sarà utile quando guardi nel tuo frigorifero e cerchi di capire quale combinazione di ingredienti avanzati puoi usare per cucinare una determinata cucina, come determinato dal tuo modello.

Costruisci un'applicazione web di raccomandazione

Puoi utilizzare il tuo modello direttamente in un'app web. Questa architettura ti consente anche di eseguirla localmente e persino offline, se necessario. Inizia creando un file index.html nella stessa cartella in cui hai salvato il file model.onnx.

In questo file index.html, aggiungi il seguente markup:

<!DOCTYPE html>
<html>
    <header>
        <title>Cuisine Matcher</title>
    </header>
    <body>
        ...
    </body>
</html>

Ora, lavorando all'interno dei tag body, aggiungi un po' di markup per mostrare un elenco di checkbox che riflettono alcuni ingredienti:

<h1>Check your refrigerator. What can you create?</h1>
        <div id="wrapper">
            <div class="boxCont">
                <input type="checkbox" value="4" class="checkbox">
                <label>apple</label>
            </div>

            <div class="boxCont">
                <input type="checkbox" value="247" class="checkbox">
                <label>pear</label>
            </div>

            <div class="boxCont">
                <input type="checkbox" value="77" class="checkbox">
                <label>cherry</label>
            </div>

            <div class="boxCont">
                <input type="checkbox" value="126" class="checkbox">
                <label>fenugreek</label>
            </div>

            <div class="boxCont">
                <input type="checkbox" value="302" class="checkbox">
                <label>sake</label>
            </div>

            <div class="boxCont">
                <input type="checkbox" value="327" class="checkbox">
                <label>soy sauce</label>
            </div>

            <div class="boxCont">
                <input type="checkbox" value="112" class="checkbox">
                <label>cumin</label>
            </div>
        </div>
        <div style="padding-top:10px">
            <button onClick="startInference()">What kind of cuisine can you make?</button>
        </div>

Nota che a ogni checkbox viene assegnato un valore. Questo riflette l'indice in cui l'ingrediente si trova secondo il dataset. La mela, ad esempio, in questo elenco alfabetico, occupa la quinta colonna, quindi il suo valore è '4' poiché iniziamo a contare da 0. Puoi consultare il foglio di calcolo degli ingredienti per scoprire l'indice di un determinato ingrediente.

Continuando il tuo lavoro nel file index.html, aggiungi un blocco di script in cui il modello viene chiamato dopo la chiusura finale </div>.

Per prima cosa, importa il Runtime Onnx:
```
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/onnxruntime-web@1.9.0/dist/ort.min.js"></script> 
```
Onnx Runtime viene utilizzato per abilitare l'esecuzione dei modelli Onnx su una vasta gamma di piattaforme hardware, inclusi ottimizzazioni e un'API da utilizzare.

Una volta che il Runtime è in posizione, puoi chiamarlo:

<script>
    const ingredients = Array(380).fill(0);

    const checks = [...document.querySelectorAll('.checkbox')];

    checks.forEach(check => {
        check.addEventListener('change', function() {
            // toggle the state of the ingredient
            // based on the checkbox's value (1 or 0)
            ingredients[check.value] = check.checked ? 1 : 0;
        });
    });

    function testCheckboxes() {
        // validate if at least one checkbox is checked
        return checks.some(check => check.checked);
    }

    async function startInference() {

        let atLeastOneChecked = testCheckboxes()

        if (!atLeastOneChecked) {
            alert('Please select at least one ingredient.');
            return;
        }
        try {
            // create a new session and load the model.

            const session = await ort.InferenceSession.create('./model.onnx');

            const input = new ort.Tensor(new Float32Array(ingredients), [1, 380]);
            const feeds = { float_input: input };

            // feed inputs and run
            const results = await session.run(feeds);

            // read from results
            alert('You can enjoy ' + results.label.data[0] + ' cuisine today!')

        } catch (e) {
            console.log(`failed to inference ONNX model`);
            console.error(e);
        }
    }

</script>

In questo codice, stanno accadendo diverse cose:

Hai creato un array di 380 possibili valori (1 o 0) da impostare e inviare al modello per l'inferenza, a seconda che una checkbox di ingrediente sia selezionata.
Hai creato un array di checkbox e un modo per determinare se sono selezionate in una funzione init che viene chiamata quando l'applicazione inizia. Quando una checkbox è selezionata, l'array ingredients viene modificato per riflettere l'ingrediente scelto.
Hai creato una funzione testCheckboxes che verifica se è stata selezionata una checkbox.
Usi la funzione startInference quando il pulsante viene premuto e, se è stata selezionata una checkbox, inizi l'inferenza.
La routine di inferenza include:
1. Configurare un caricamento asincrono del modello
2. Creare una struttura Tensor da inviare al modello
3. Creare 'feeds' che riflettono l'input float_input che hai creato durante l'addestramento del modello (puoi usare Netron per verificare quel nome)
4. Inviare questi 'feeds' al modello e attendere una risposta

Testa la tua applicazione

Apri una sessione terminale in Visual Studio Code nella cartella in cui risiede il tuo file index.html. Assicurati di avere http-server installato globalmente e digita http-server al prompt. Si aprirà un localhost e potrai visualizzare la tua app web. Controlla quale cucina viene raccomandata in base ai vari ingredienti:

Congratulazioni, hai creato un'app web di 'raccomandazione' con pochi campi. Prenditi del tempo per sviluppare ulteriormente questo sistema!

🚀Sfida

La tua app web è molto minimale, quindi continua a svilupparla utilizzando gli ingredienti e i loro indici dai dati ingredient_indexes. Quali combinazioni di sapori funzionano per creare un piatto nazionale specifico?

Quiz post-lezione

Revisione e studio autonomo

Sebbene questa lezione abbia solo accennato all'utilità di creare un sistema di raccomandazione per gli ingredienti alimentari, quest'area di applicazioni ML è molto ricca di esempi. Leggi di più su come vengono costruiti questi sistemi:

Compito

Costruisci un nuovo sistema di raccomandazione

Disclaimer:
Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica Co-op Translator. Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.