DokumentationExperience PlatformHandbuch zum Datenwissenschafts-Arbeitsbereich

MLInstances-Endpunkt

Last update: Mon Aug 05 2024 00:00:00 GMT+0000 (Coordinated Universal Time)

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NOTE
Data Science Workspace ist nicht mehr erhältlich.
Diese Dokumentation richtet sich an Bestandskunden mit vorherigen Berechtigungen für Data Science Workspace.

Eine MLInstance ist eine Kopplung einer vorhandenen Engine mit einem entsprechenden Satz von Konfigurationen, die Trainings-Parameter, Scoring-Parameter oder Hardware-Ressourcenkonfigurationen definieren.

Erstellen einer MLInstance create-an-mlinstance

Sie können eine MLInstance erstellen, indem Sie eine POST-Anfrage ausführen und dabei eine Anfrage-Payload angeben, die aus einer gültigen Engine-ID ({ENGINE_ID}) und einem entsprechenden Satz von Standardkonfigurationen besteht.

Wenn die Engine-ID auf eine PySpark- oder Spark-Engine verweist, können Sie die Anzahl der Berechnungsressourcen konfigurieren, z. B. die Anzahl der Kerne oder die Speichermenge. Wenn auf eine Python-Engine verwiesen wird, können Sie entweder eine CPU oder eine GPU zu Trainings- und Scoring-Zwecken verwenden. Weitere Informationen finden Sie in den Anhang-Abschnitten unter PySpark- und Spark-Ressourcenkonfigurationen und Python-CPU- und GPU-Konfigurationen .

API-Format

POST /mlInstances

Anfrage

curl -X POST \
    https://platform.adobe.io/data/sensei/mlInstances \
    -H 'Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}' \
    -H 'x-api-key: {API_KEY}' \
    -H 'x-gw-ims-org-id: {ORG_ID}' \
    -H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}'
    -H 'content-type: application/vnd.adobe.platform.sensei+json;profile=mlInstance.v1.json' \
    -d '{
        "name": "A name for this MLInstance",
        "description": "A description for this MLInstance",
        "engineId": "22f4166f-85ba-4130-a995-a2b8e1edde32",
        "tasks": [
            {
                "name": "train",
                "parameters": [
                    {
                        "key": "training parameter",
                        "value": "parameter value"
                    }
                ]
            },
            {
                "name": "score",
                "parameters": [
                    {
                        "key": "scoring parameter",
                        "value": "parameter value"
                    }
                ]
            },
            {
                "name": "fp",
                "parameters": [
                    {
                        "key": "feature pipeline parameter",
                        "value": "parameter value"
                    }
                ]
            }
        ],
    }'
Eigenschaft
Beschreibung
name
Der gewünschte Name für die MLInstance. Das Modell, das dieser MLInstance entspricht, übernimmt diesen Wert, der in der Benutzeroberfläche als Modellname angezeigt werden soll.
description
Eine optionale Beschreibung für die MLInstance. Das Modell, das dieser MLInstance entspricht, übernimmt diesen Wert, der in der Benutzeroberfläche als Beschreibung des Modells angezeigt werden soll. Diese Eigenschaft ist erforderlich. Wenn Sie keine Beschreibung angeben möchten, legen Sie als Wert eine leere Zeichenfolge fest.
engineId
Die Kennung einer vorhandenen Engine.
tasks
Ein Satz von Konfigurationen für Trainings-, Scoring- oder Feature-Pipelines.

Antwort

Eine erfolgreiche Antwort gibt eine Payload zurück, die die Details der neu erstellten MLInstance einschließlich ihrer eindeutigen Kennung (id) enthält.

{
    "id": "46986c8f-7739-4376-8509-0178bdf32cda",
    "name": "A name for this MLInstance",
    "description": "A description for this MLInstance",
    "engineId": "22f4166f-85ba-4130-a995-a2b8e1edde32",
    "created": "2019-01-01T00:00:00.000Z",
    "createdBy": {
        "userId": "Jane_Doe@AdobeID"
    },
    "updated": "2019-01-01T00:00:00.000Z",
    "tasks": [
        {
            "name": "train",
            "parameters": [
                {
                    "key": "training parameter",
                    "value": "parameter value"
                }
            ]
        },
        {
            "name": "score",
            "parameters": [
                {
                    "key": "scoring parameter",
                    "value": "parameter value"
                }
            ]
        },
        {
            "name": "fp",
            "parameters": [
                {
                    "key": "feature pipeline parameter",
                    "value": "parameter value"
                }
            ]
        }
    ]
}

Abrufen einer Liste von MLInstances

Sie können eine Liste von MLInstances abrufen, indem Sie eine einzige GET-Anfrage ausführen. Sie können die Ergebnisse filtern, indem Sie im Anfragepfad Abfrageparameter angeben. Eine Liste der verfügbaren Abfragen finden Sie im Anhang zu den Abfrageparametern für den Asset-Abruf.

API-Format

GET /mlInstances
GET /mlInstances?{QUERY_PARAMETER}={VALUE}
GET /mlInstances?{QUERY_PARAMETER_1}={VALUE_1}&{QUERY_PARAMETER_2}={VALUE_2}
Parameter
Beschreibung
{QUERY_PARAMETER}
Einer der verfügbaren Abfrageparameter, der zum Filtern der Ergebnisse verwendet wird.
{VALUE}
Der Wert für den vorangehenden Abfrageparameter.

Anfrage

curl -X GET \
    https://platform.adobe.io/data/sensei/mlInstances \
    -H 'Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}' \
    -H 'x-api-key: {API_KEY}' \
    -H 'x-gw-ims-org-id: {ORG_ID}' \
    -H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}'

Antwort

Eine erfolgreiche Antwort gibt eine Liste von MLInstances und deren Details zurück.

{
    "children": [
        {
            "id": "46986c8f-7739-4376-8509-0178bdf32cda",
            "name": "A name for this MLInstance",
            "description": "A description for this MLInstance",
            "engineId": "22f4166f-85ba-4130-a995-a2b8e1edde32",
            "created": "2019-01-01T00:00:00.000Z",
            "createdBy": {
                "displayName": "Jane Doe",
                "userId": "Jane_Doe@AdobeID"
            },
            "updated": "2019-01-01T00:00:00.000Z"
        },
        {
            "id": "56986c8f-7739-4376-8509-0178bdf32cda",
            "name": "Retail Sales Model",
            "description": "A Model created with the Retail Sales Recipe",
            "engineId": "32f4166f-85ba-4130-a995-a2b8e1edde32",
            "created": "2019-01-01T00:00:00.000Z",
            "createdBy": {
                "displayName": "Jane Doe",
                "userId": "Jane_Doe@AdobeID"
            },
            "updated": "2019-01-01T00:00:00.000Z"
        }
    ],
    "_page": {
        "property": "deleted==false",
        "totalCount": 2,
        "count": 2
    }
}

Abrufen einer bestimmten MLInstance retrieve-specific

Sie können die Details einer bestimmten MLInstance abrufen, indem Sie eine GET-Anfrage ausführen, die die ID der gewünschten MLInstance im Anfragepfad enthält.

API-Format

GET /mlInstances/{MLINSTANCE_ID}
Parameter
Beschreibung
{MLINSTANCE_ID}
Die ID der gewünschten MLInstance.

Anfrage

curl -X GET \
    https://platform.adobe.io/data/sensei/mlInstances/46986c8f-7739-4376-8509-0178bdf32cda \
    -H 'Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}' \
    -H 'x-api-key: {API_KEY}' \
    -H 'x-gw-ims-org-id: {ORG_ID}' \
    -H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}'

Antwort

Eine erfolgreiche Antwort gibt die Details der MLInstance zurück.

{
    "id": "46986c8f-7739-4376-8509-0178bdf32cda",
    "name": "A name for this MLInstance",
    "description": "A description for this MLInstance",
    "engineId": "22f4166f-85ba-4130-a995-a2b8e1edde32",
    "created": "2019-01-01T00:00:00.000Z",
    "createdBy": {
        "displayName": "Jane Doe",
        "userId": "Jane_Doe@AdobeID"
    },
    "updated": "2019-01-01T00:00:00.000Z",
    "tasks": [
        {
            "name": "train",
            "parameters": [
                {
                    "key": "training parameter",
                    "value": "parameter value"
                }
            ]
        },
        {
            "name": "score",
            "parameters": [
                {
                    "key": "scoring parameter",
                    "value": "parameter value"
                }
            ]
        },
        {
            "name": "featurePipeline",
            "parameters": [
                {
                    "key": "feature pipeline parameter",
                    "value": "parameter value"
                }
            ]
        }
    ]
}

Aktualisieren einer MLInstance

Sie können eine vorhandene MLInstance aktualisieren, indem Sie ihre Eigenschaften über eine PUT-Anfrage überschreiben, die die ID der Ziel-MLInstance im Anfragepfad enthält, und eine JSON-Payload mit aktualisierten Eigenschaften bereitstellen.

TIP
Um sicherzustellen, dass diese PUT-Anfrage erfolgreich ausgeführt wird, wird empfohlen, zuerst eine GET-Anfrage zum Abrufen der MLInstance anhand von ID🔗 durchzuführen. Ändern und aktualisieren Sie dann das zurückgegebene JSON-Objekt und übernehmen Sie die Gesamtheit des geänderten JSON-Objekts als Payload für die PUT-Anfrage.

Mit dem folgenden Beispiel-API-Aufruf werden die Trainings- und Scoring-Parameter einer MLInstance aktualisiert, während sie zunächst über diese Eigenschaften verfügen:

{
    "name": "A name for this MLInstance",
    "description": "A description for this MLInstance",
    "engineId": "00000000-0000-0000-0000-000000000000",
    "created": "2019-01-01T00:00:00.000Z",
    "createdBy": {
        "displayName": "Jane Doe",
        "userId": "Jane_Doe@AdobeID"
    },
    "tasks": [
        {
            "name": "train",
            "parameters": [
                {
                    "key": "learning_rate",
                    "value": "0.3"
                }
            ]
        },
        {
            "name": "score",
            "parameters": [
                {
                    "key": "output_dataset_id",
                    "value": "output-dataset-000"
                }
            ]
        }
    ]
}

API-Format

PUT /mlInstances/{MLINSTANCE_ID}
Parameter
Beschreibung
{MLINSTANCE_ID}
Eine gültige MLInstance-ID.

Anfrage

curl -X PUT \
    https://platform.adobe.io/data/sensei/mlInstances/46986c8f-7739-4376-8509-0178bdf32cda \
    -H 'Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}' \
    -H 'x-api-key: {API_KEY}' \
    -H 'x-gw-ims-org-id: {ORG_ID}' \
    -H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}' \
    -H 'content-type: application/vnd.adobe.platform.sensei+json;profile=mlInstance.v1.json' \
    -d '{
        "name": "A name for this MLInstance",
        "description": "A description for this MLInstance",
        "engineId": "00000000-0000-0000-0000-000000000000",
        "created": "2019-01-01T00:00:00.000Z",
        "createdBy": {
            "displayName": "Jane Doe",
            "userId": "Jane_Doe@AdobeID"
        },
        "tasks": [
            {
                "name": "train",
                "parameters": [
                    {
                        "key": "learning_rate",
                        "value": "0.5"
                    }
                ]
            },
            {
                "name": "score",
                "parameters": [
                    {
                        "key": "output_dataset_id",
                        "value": "output-dataset-001"
                    }
                ]
            }
        ]
    }'

Antwort

Eine erfolgreiche Antwort gibt eine Payload zurück, die die aktualisierten Details der MLInstance enthält.

{
    "id": "46986c8f-7739-4376-8509-0178bdf32cda",
    "name": "A name for this MLInstance",
    "description": "A description for this MLInstance",
    "engineId": "00000000-0000-0000-0000-000000000000",
    "created": "2019-01-01T00:00:00.000Z",
    "createdBy": {
        "displayName": "Jane Doe",
        "userId": "Jane_Doe@AdobeID"
    },
    "updated": "2019-01-02T00:00:00.000Z",
    "tasks": [
        {
            "name": "train",
            "parameters": [
                {
                    "key": "learning_rate",
                    "value": "0.5"
                }
            ]
        },
        {
            "name": "score",
            "parameters": [
                {
                    "key": "output_dataset_id",
                    "value": "output-data-set-001"
                }
            ]
        }
    ]
}

Löschen von MLInstances nach Engine ID

Sie können alle MLInstances, die dieselbe Engine verwenden, löschen, indem Sie eine DELETE-Anfrage ausführen, die die Engine-ID als Abfrageparameter enthält.

API-Format

DELETE /mlInstances?engineId={ENGINE_ID}
Parameter
Beschreibung
{ENGINE_ID}
Eine gültige Engine-ID.

Anfrage

curl -X DELETE \
    https://platform.adobe.io/data/sensei/mlInstances?engineId=22f4166f-85ba-4130-a995-a2b8e1edde32 \
    -H 'Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}' \
    -H 'x-api-key: {API_KEY}' \
    -H 'x-gw-ims-org-id: {ORG_ID}' \
    -H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}'

Antwort

{
    "title": "Success",
    "status": 200,
    "detail": "MLInstances successfully deleted"
}

Löschen einer MLInstance

Sie können eine einzelne MLInstance löschen, indem Sie eine DELETE-Anfrage ausführen, die die ID der Ziel-MLInstance im Anfragepfad enthält.

API-Format

DELETE /mlInstances/{MLINSTANCE_ID}
Parameter
Beschreibung
{MLINSTANCE_ID}
Eine gültige MLInstance-ID.

Anfrage

curl -X DELETE \
    https://platform.adobe.io/data/sensei/mlInstances/46986c8f-7739-4376-8509-0178bdf32cda \
    -H 'Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}' \
    -H 'x-api-key: {API_KEY}' \
    -H 'x-gw-ims-org-id: {ORG_ID}' \
    -H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}'

Antwort

{
    "title": "Success",
    "status": 200,
    "detail": "MLInstance deletion was successful"
}
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