部署在SAP Cloud Platform CloudFoundry环境的应用如何消费SAP Leonardo机器学习API

Jerry的前一篇文章如何在Web应用里消费SAP Leonardo的机器学习API 里介绍的例子是Neo测试环境的Web应用消费sandbox版本的机器学习API，url如下：

本文介绍一个部署在SAP Cloud Platform CloudFoundry环境下的应用，如何消费SAP Leonardo上的机器学习API。

登录SAP Cloud Platform Cockpit，进入CloudFoundry环境的Service Marketplace，找到SAP Leonardo机器学习的服务，单击该服务的超链接进入明细页面：

创建一个新的服务实例：

Service Plan就选默认的standard：

给这个服务实例取个名字：

单击这个创建好的服务实例，然后创建一个新的Service Key：

给Service Key也取个名字。

我们通过创建Service instance进而创建Service Key的目的，是为了得到下图的clientid和clientsecret。

而我们拿到clientid和clientsecret，是为了用它们换取OAuth2.0协议里的access token.

关于更多clientid和clientsecret基于OAuth2.0换取access token 的细节，请参考Jerry的文章：OAuth 2.0协议在SAP产品中的应用。

除了clientid和clientsecret外，我们还能在service key里得到当前这个SAP Cloud Platform CloudFoundry环境上所有可用的机器学习API的url，它们全部维护在节点serviceurls里：

注意观察，此时的IMAGE_CLASSIFICATION这个API 的url，路径已经从上一篇文章的https://sandbox.api.sap.com/ml，变成了包含CloudFoundry环境信息的：

接下来通过clientid和client secret换取access token，使用下面这个链接里的应用获得access Token：

把这个Bearer开头的access Token记录下来。

之前创建service key时，我们已经从创建结果里获得了基于产品图片识别类别的API url：

浏览器里访问这个url，得到一个采用Swagger(一个采用RESTFUL接口，基于YAML和JSON语言的API文档在线自动生成工具)实现的API控制台：

点击try out，从本地选择一张图片，我还是选择的这张图片：

再将之前通过clientid和client secret换取的access token填到控制台对应字段里，点击execute：

得到结果：

至于如何在nodejs和Java应用里通过编程动态地获取access Token以及发送HTTP post请求，因为网上例子很多，在下面更多阅读的文章里我也讲过，所以这里我就不再重复了，感谢阅读。

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