Geschäftskontext
Eine Bank setzt ein komplexes neuronales Netzwerk zur Echtzeit-Betrugserkennung ein. Die Modellgröße ist erheblich (> 200 MB). Der Test soll verifizieren, dass die 'check'-Aktion auch große BLOB-Objekte performant verarbeitet, ohne Speicherüberläufe oder Timeouts zu verursachen.
Datenaufbereitung
Generierung einer großen Dummy-Binärdatei (ca. 50MB simuliert) und Upload in CAS.
Kopiert!
| 1 | filename big_onnx temp; |
| 2 | DATA _null_; |
| 3 | file big_onnx recfm=n; |
| 4 | DO i=1 to 50000; |
| 5 | put '00'x; |
| 6 | END; |
| 7 | RUN; |
| 8 | |
| 9 | PROC CAS; |
| 10 | upload path=fileref(big_onnx) |
| 11 | casout={name='large_model', caslib='casuser', replace=true} |
| 12 | importOptions={fileType='binary'}; |
| 13 | RUN; QUIT; |
Étapes de réalisation
1
Laden des großen BLOB-Objekts in den Speicher.
Kopiert!
| 1 | PROC CAS; |
| 2 | TABLE.fetch / TABLE={caslib='casuser', name='large_model'} to=1 fetchVars={'_blob_'} RESULT=r; |
| 3 | large_blob = r.Fetch.Rows[1][1]; |
| 4 | RUN; |
2
Aufruf der Validierung für das große Modell.
Kopiert!
| 1 | PROC CAS; |
| 2 | aStore.check RESULT=res / onnx=large_blob; |
| 3 | PRINT 'Check-Vorgang für großes Modell beendet.'; |
| 4 | RUN; QUIT; |
Erwartetes Ergebnis
Das System muss das große BLOB-Objekt stabil handhaben. Auch wenn der Inhalt (Null-Bytes) ungültig ist, darf die CAS-Session nicht abstürzen (Segmentation Fault), sondern muss eine saubere Fehlermeldung über das Format zurückgeben.