如何在Web應用裡消費SAP Leonardo的機器學習API

去年5月的時候，Jerry曾經寫了一篇文章：使用Java程式消費SAP Leonardo的機器學習API，而最近另外做的一個專案，需要在Web應用裡做同樣的事情。

因為有了前一篇文章的鋪墊，避免了很多重複的工作量。本文還是選擇使用SAP Leonardo裡的一個Product Image Classification API，即給定一張產品的圖片，該API能識別出此產品的類別。

再回顧下這個API的功能：該API的模型是由SAP基於大約5萬張Icecat圖片訓練而成，能區分29種不同的類別，這些類別具體羅列於官方文件上，比如電腦顯示器，數碼相機，外部儲存裝置，鍵盤，液晶電視，手機充電器，筆記本和其他外設等等。如果我們消費這個API時指定的圖片代表的產品不屬於這29種類別之一，API的表現如何？先賣個關子，文末解答。

關於如何在api.sap.com裡找到這個API並且在API console裡測試，請參考Jerry之前的文章：使用Java程式消費SAP Leonardo的機器學習API。

這裡假定我們已經找到了該API，點選進入明細頁面，將API Key複製下來，後續的UI5應用需要使用到。

然後進入SAP雲平臺的Neo環境。Jerry這個練習，使用免費的SAP Cloud Platform Neo測試環境即可。

在Service列表裡找到WebIDE——我們將使用WebIDE進行UI5應用的開發。

Jerry已經開發好了一個UI5應用上傳到我的Github上了： https://github.com/i042416/MachineLearning-UI5

大家可以直接在WebIDE裡clone這個倉庫，或者把倉庫的內容以zip包的形式下載到本地，再使用WebIDE的本地Import功能匯入。

我們要告訴UI5應用這個API的url，因此在Neo環境裡建立一個Destination(作用和ABAP Netweaver事務碼SM59裡建立的Destination相同)：

屬性如上圖所示，因為是Neo測試環境，所以url為對應的sandbox環境： https://sandbox.api.sap.com/ml

記下這個Destination名稱sapui5ml-api, 因為稍後的UI5程式碼裡需要使用。

記得維護額外的屬性WebIDEnabled為true，這樣該Destination才能在UI5應用裡被使用。點選Check Connection確保看到綠燈。

開啟WebIDE裡UI5工程裡的settings.json檔案，將您之前從API console裡拷貝的API Key貼上到此處：

在專案根目錄下的neo-app.json檔案裡，把型別為destination的target物件的名稱維護成之前在SAP Cloud Platform Cockpit裡建立的destination相同的名稱。

執行這個UI5應用，能看到如下介面：

做一些簡單的測試：

SAP Leonardo的機器學習API，識別出這張圖片有74.7%的可能性是一臺膝上型電腦，13.8%的可能性是鍵盤，11.3%的可能性是Tablets。

點選按鈕View JSON，能看到呼叫SAP Leonardo API返回的技術明細。

滑鼠的圖片也成功識別出來了：

本文開始曾經提到這個API能識別出29種不同的產品類別，現在換一種產品，如下圖：

這是Jerry小時候就很痴迷的《終結者》系列的T800，我在2017年回覆SAP社群上一篇部落格時也引用到了這款經典的模型，和阿諾德 - 施瓦辛格那句激勵無數中老年程式設計師的著名臺詞：I am old but I am NOT OBSOLETE

原文連結:  https://blogs.sap.com/2016/12/19/and-now-for-something-completely-different/

言歸正傳，如果希望SAP Leonardo的Product Image Classification API也能成功將T800識別出來，需要做些什麼？

答案是重新訓練模型。具體如何做，Jerry也還在研究，等研究完畢再分享。感謝閱讀。

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