iailab-module-model/iailab-module-model-biz/src/main/java/com/iailab/module/model/mdk/predict/impl/PredictModelHandlerImpl.java

@@ -2,16 +2,13 @@

import com.alibaba.fastjson.JSONArray;
import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import com.iail.IAILMDK;
import com.iail.model.IAILModel;
import com.iailab.module.model.mcs.pre.controller.admin.MmItemOutputController;
import com.iailab.module.model.common.enums.CommonConstant;
import com.iailab.module.model.mcs.pre.entity.MmItemOutputEntity;
import com.iailab.module.model.mcs.pre.entity.MmModelArithSettingsEntity;
import com.iailab.module.model.mcs.pre.entity.MmModelResultstrEntity;
import com.iailab.module.model.mcs.pre.entity.MmPredictModelEntity;
import com.iailab.module.model.mcs.pre.service.MmItemOutputService;
import com.iailab.module.model.mcs.pre.service.MmModelArithSettingsService;
import com.iailab.module.model.mcs.pre.service.MmModelResultstrService;
import com.iailab.module.model.mdk.common.enums.TypeA;
import com.iailab.module.model.mdk.common.exceptions.ModelInvokeException;
import com.iailab.module.model.mdk.predict.PredictModelHandler;
@@ -21,7 +18,6 @@
import com.iailab.module.model.mpk.common.utils.DllUtils;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.security.core.parameters.P;
import org.springframework.stereotype.Component;

import java.util.*;
@@ -39,15 +35,21 @@
    private MmModelArithSettingsService mmModelArithSettingsService;

    @Autowired
    private MmModelResultstrService mmModelResultstrService;
    @Autowired
    private MmItemOutputService mmItemOutputService;

    @Autowired
    private SampleConstructor sampleConstructor;

    /**
     * 根据模型预测,返回预测结果
     *
     * @param predictTime
     * @param predictModel
     * @return
     * @throws ModelInvokeException
     */
    @Override
    public PredictResultVO predictByModel(Date predictTime, MmPredictModelEntity predictModel) throws ModelInvokeException {
    public synchronized PredictResultVO predictByModel(Date predictTime, MmPredictModelEntity predictModel) throws ModelInvokeException {
        PredictResultVO result = new PredictResultVO();
        if (predictModel == null) {
            throw new ModelInvokeException("modelEntity is null");
@@ -70,10 +72,10 @@
            int portLength = sampleDataList.size();
            Object[] param2Values = new Object[portLength + 2];
            for (int i = 0; i < portLength; i++) {
                param2Values[i]=sampleDataList.get(i).getMatrix();
                param2Values[i] = sampleDataList.get(i).getMatrix();
            }
            param2Values[portLength] = newModelBean.getDataMap().get("models");
            param2Values[portLength+1] = settings;
            param2Values[portLength + 1] = settings;

            log.info("#######################预测模型 " + predictModel.getItemid() + " ##########################");
            JSONObject jsonObjNewModelBean = new JSONObject();
@@ -84,13 +86,12 @@
            log.info(String.valueOf(jsonObjParam2Values));

            //IAILMDK.run
//            HashMap<String, Object> modelResult = IAILMDK.run(newModelBean, param2Values);
            HashMap<String, Object> modelResult = DllUtils.run(newModelBean, param2Values, predictModel.getMpkprojectid());
            if(!modelResult.containsKey("status_code") || !modelResult.containsKey("result") || Integer.parseInt(modelResult.get("status_code").toString()) != 100) {
            if (!modelResult.containsKey(CommonConstant.MDK_STATUS_CODE) || !modelResult.containsKey(CommonConstant.MDK_RESULT) ||
                    !modelResult.get(CommonConstant.MDK_STATUS_CODE).toString().equals(CommonConstant.MDK_STATUS_100)) {
                throw new RuntimeException("模型结果异常：" + modelResult);
            }

            modelResult = (HashMap<String, Object>) modelResult.get("result");
            modelResult = (HashMap<String, Object>) modelResult.get(CommonConstant.MDK_RESULT);
            //打印结果
            JSONObject jsonObjResult = new JSONObject();
            jsonObjResult.put("result", modelResult);
@@ -99,7 +100,7 @@
            List<MmItemOutputEntity> ItemOutputList = mmItemOutputService.getByItemid(predictModel.getItemid());
            log.info("模型计算完成：modelId=" + modelId + modelResult);

            Map<MmItemOutputEntity,double[]> predictMatrixs = new HashMap<>(ItemOutputList.size());
            Map<MmItemOutputEntity, double[]> predictMatrixs = new HashMap<>(ItemOutputList.size());

            for (MmItemOutputEntity outputEntity : ItemOutputList) {
                String resultStr = outputEntity.getResultstr();
@@ -111,8 +112,8 @@
                        for (int i = 0; i < temp.length; i++) {
                            temp1[i] = temp[i].doubleValue();
                        }
                        predictMatrixs.put(outputEntity,temp1);
                    }else if (outputEntity.getResultType() == 2) {
                        predictMatrixs.put(outputEntity, temp1);
                    } else if (outputEntity.getResultType() == 2) {
                        // 二维数组
                        Double[][] temp = (Double[][]) modelResult.get(resultStr);
                        Double[] temp2 = temp[outputEntity.getResultIndex()];
@@ -120,20 +121,17 @@
                        for (int i = 0; i < temp2.length; i++) {
                            temp1[i] = temp2[i].doubleValue();
                        }
                        predictMatrixs.put(outputEntity,temp1);
                        predictMatrixs.put(outputEntity, temp1);
                    }
                }
            }

            result.setPredictMatrixs(predictMatrixs);
            result.setModelResult(modelResult);
            result.setPredictTime(predictTime);
        } catch (Exception ex) {
            log.error("IAILModel对象构造失败，modelId=" + modelId);
            log.error("调用发生异常，异常信息为:{}", ex);
            log.error(ex.getMessage());
            log.error("调用发生异常，异常信息为:{}" , ex);
            ex.printStackTrace();

        }
        return result;
    }