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

@@ -6,9 +6,11 @@
import com.iail.model.IAILModel;
import com.iailab.module.model.common.enums.CommonConstant;
import com.iailab.module.model.common.enums.OutResultType;
import com.iailab.module.model.common.exception.ModelResultErrorException;
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.MmPredictModelEntity;
import com.iailab.module.model.mcs.pre.enums.ItemRunStatusEnum;
import com.iailab.module.model.mcs.pre.service.MmItemOutputService;
import com.iailab.module.model.mcs.pre.service.MmModelArithSettingsService;
import com.iailab.module.model.mdk.common.enums.TypeA;
@@ -62,7 +64,7 @@
        }
        String modelId = predictModel.getId();
        try {
            List<SampleData> sampleDataList = sampleConstructor.constructSample(TypeA.Predict.name(), modelId, predictTime);
            List<SampleData> sampleDataList = sampleConstructor.constructSample(TypeA.Predict.name(), modelId, predictTime, itemName);
            String modelPath = predictModel.getModelpath();
            if (modelPath == null) {
                log.info("模型路径不存在，modelId=" + modelId);
@@ -99,7 +101,7 @@
            HashMap<String, Object> modelResult = DllUtils.run(newModelBean, param2Values, predictModel.getMpkprojectid());
            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);
                throw new ModelResultErrorException("模型结果异常：" + modelResult);
            }
            modelResult = (HashMap<String, Object>) modelResult.get(CommonConstant.MDK_RESULT);
            //打印结果
@@ -141,9 +143,12 @@
            result.setPredictDoubleValues(predictDoubleValues);
            result.setModelResult(modelResult);
            result.setPredictTime(predictTime);
        } catch (Exception ex) {
            log.error("调用发生异常，异常信息为:{}", ex);
        } catch (ModelResultErrorException ex) {
            ex.printStackTrace();
            throw ex;
        } catch (Exception ex) {
            log.error("调用发生异常，异常信息为:{1}", ex);
//            ex.printStackTrace();
            throw new ModelInvokeException(ex.getMessage());
        }
        return result;