Score a model using Sensei Machine Learning API

In diesem Tutorial erfahren Sie, wie Sie die APIs nutzen können, um ein Experiment und einen Experimentlauf zu erstellen. Eine Liste aller Endpunkte der Sensei Machine Learning-API finden Sie in diesem Dokument.

Geplantes Experiment für Scoring erstellen

Ähnlich wie bei geplanten Experimenten für das Training erfolgt die Erstellung eines geplanten Experiments für das Scoring ebenfalls durch Einbeziehung eines template-Abschnitts in den Textparameter. Außerdem wird das name-Feld unter tasks im Text auf score gesetzt.

Im Folgenden finden Sie ein Beispiel zum Erstellen eines Experiments, das ab startTime (Anfangszeit) alle 20 Minuten und bis endTime (Endzeit) ausgeführt.

Anfrage

curl -X POST \
  https://platform.adobe.io/data/sensei/experiments \
  -H 'Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}' \
  -H 'Content-Type: application/vnd.adobe.platform.sensei+json;profile=experiment.v1.json' \
  -H 'x-gw-ims-org-id: {ORG_ID}' \
  -H 'x-api-key: {API_KEY}' \
  -d '{JSON_PAYLOAD}'

{ORG_ID}: Ihre Organisationsberechtigungen in Ihrer eindeutigen Adobe Experience Platform-Integration.
{ACCESS_TOKEN}: Ihr spezifischer Inhaber-Token-Wert, der nach der Authentifizierung bereitgestellt wird.
{API_KEY}: Ihr spezifischer API-Schlüsselwert in Ihrer eindeutigen Adobe Experience Platform-Integration.
{JSON_PAYLOAD}: Das Objekt für den Experimentlauf, das gesendet werden soll. Das Beispiel, das wir in unserem Tutorial verwenden, ist hier dargestellt:

{
    "name": "Experiment for Retail",
    "mlInstanceId": "{INSTANCE_ID}",
    "template": {
        "tasks": [{
            "name": "score",
            "parameters": [
                {
                    "key": "modelId",
                    "value": "{MODEL_ID}"
                }
            ],
            "specification": {
                "type": "SparkTaskSpec",
                "executorCores": 5,
                "numExecutors": 5
            }
        }],
        "schedule": {
            "cron": "*/20 * * * *",
            "startTime": "2018-07-04",
            "endTime": "2018-07-06"
        }
    }
}

{INSTANCE_ID}: Die ID, die die MLInstance darstellt.
{MODEL_ID}: Die Kennung, die das trainierte Modell darstellt.

Im Folgenden sehen Sie die Antwort nach dem Erstellen des geplanten Experiments.

Antwort

{
  "id": "{EXPERIMENT_ID}",
  "name": "Experiment for Retail",
  "mlInstanceId": "{INSTANCE_ID}",
  "created": "2018-11-11T11:11:11.111Z",
  "updated": "2018-11-11T11:11:11.111Z",
  "template": {
    "tasks": [
      {
        "name": "score",
        "parameters": [...],
        "specification": {
          "type": "SparkTaskSpec",
          "executorCores": 5,
          "numExecutors": 5
        }
      }
    ],
    "schedule": {
      "cron": "*\/20 * * * *",
      "startTime": "2018-07-04",
      "endTime": "2018-07-06"
    }
  }
}

{EXPERIMENT_ID}: Die ID, die das Experiment darstellt.
{INSTANCE_ID}: Die ID, die die MLInstance darstellt.

Experimentlauf zum Scoring erstellen

Mit dem trainierten Modell können wir nun einen Experimentlauf für das Scoring erstellen. Der Wert des modelId-Parameters ist der id-Parameter, der in der oben stehenden GET Model-Anfrage zurückgegeben wird.

Anfrage

curl -X POST \
  https://platform.adobe.io/data/sensei/experiments/{EXPERIMENT_ID}/runs \
  -H 'Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}' \
  -H 'Content-Type: application/vnd.adobe.platform.sensei+json;profile=experimentRun.v1.json' \
  -H 'x-gw-ims-org-id: {ORG_ID}' \
  -H 'x-api-key: {API_KEY}' \
  -d '{JSON_PAYLOAD}'

{ORG_ID}: Ihre Organisationsberechtigungen in Ihrer eindeutigen Adobe Experience Platform-Integration.
{ACCESS_TOKEN}: Ihr spezifischer Inhaber-Token-Wert, der nach der Authentifizierung bereitgestellt wird.
{API_KEY}: Ihr spezifischer API-Schlüsselwert in Ihrer eindeutigen Adobe Experience Platform-Integration.
{EXPERIMENT_ID}: Die dem Zielexperiment entsprechende Kennung. Diese finden Sie in der Antwort beim Erstellen Ihres Experiments.
{JSON_PAYLOAD}: Zu veröffentlichende Daten. Das Beispiel, das wir in unserem Tutorial verwenden, lautet hier:

{
   "mode":"score",
    "tasks": [
        {
            "name": "score",
            "parameters": [
                {
                    "key": "modelId",
                    "value": "{MODEL_ID}"
                }
            ]
        }
    ]
}

{MODEL_ID}: Die dem Modell entsprechende Kennung.

Die Antwort aus der Erstellung des Experimentlaufs ist unten dargestellt:

Antwort

{
    "id": "{EXPERIMENT_RUN_ID}",
    "mode": "score",
    "experimentId": "{EXPERIMENT_ID}",
    "created": "2018-01-01T11:11:11.011Z",
    "updated": "2018-01-01T11:11:11.011Z",
    "deleted": false,
    "tasks": [
        {
            "name": "score",
            "parameters": [...]
        }
    ]
}

{EXPERIMENT_ID}: Die Kennung, die dem Experiment entspricht, unter dem der Lauf ausgeführt wird.
{EXPERIMENT_RUN_ID}: Die Kennung, die dem soeben erstellten Experimentablauf entspricht.

Experimentlaufstatus für geplanten Experimentlauf abrufen

Die Abfrage zum Abrufen von Experimentläufen für geplante Experimente wird im Folgenden dargestellt:

Anfrage

curl -X GET \
  'https://platform.adobe.io/data/sensei/experiments/{EXPERIMENT_ID}/runs' \
  -H 'Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}' \
  -H 'x-gw-ims-org-id: {ORG_ID}'

{EXPERIMENT_ID}: Die Kennung, die dem Experiment entspricht, unter dem der Lauf ausgeführt wird.
{ACCESS_TOKEN}: Ihr spezifischer Bearer-Token-Wert, der nach der Authentifizierung bereitgestellt wird.
{ORG_ID}: Ihre Organisationsberechtigungen in Ihrer eindeutigen Adobe Experience Platform-Integration.

Da es mehrere Experimentläufe für ein spezifisches Experiment gibt, verfügt die zurückgegebene Antwort über verschiedene Ausführungskennungen.

Antwort

{
    "children": [
        {
            "id": "{EXPERIMENT_RUN_ID}",
            "experimentId": "{EXPERIMENT_ID}",
            "created": "2018-01-01T11:11:11.011Z",
            "updated": "2018-01-01T11:11:11.011Z"
        },
        {
            "id": "{EXPERIMENT_RUN_ID}",
            "experimentId": "{EXPERIMENT_ID}",
            "created": "2018-01-01T11:11:11.011Z",
            "updated": "2018-01-01T11:11:11.011Z"
        }
    ]
}

{EXPERIMENT_RUN_ID}: Die Kennung, die dem Experimentablauf entspricht.
{EXPERIMENT_ID}: Die Kennung, die dem Experiment entspricht, unter dem der Lauf ausgeführt wird.

Beenden und Löschen eines geplanten Experiments

Wenn Sie die Ausführung eines geplanten Experiments vor dessen endTime abbrechen möchten, können Sie eine DELETE-Anfrage an die {EXPERIMENT_ID} senden

Anfrage

curl -X DELETE \
  'https://platform.adobe.io/data/sensei/experiments/{EXPERIMENT_ID}' \
  -H 'Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}' \
  -H 'x-gw-ims-org-id: {ORG_ID}'

{EXPERIMENT_ID}: Die Kennung, die dem Experiment entspricht.
{ACCESS_TOKEN}: Ihr spezifischer Bearer-Tokenwert, der nach der Authentifizierung bereitgestellt wird.
{ORG_ID}: Ihre Organisationsberechtigungen in Ihrer eindeutigen Adobe Experience Platform-Integration.

Im Folgenden finden Sie die Antwort, die darauf hinweist, dass das Experiment erfolgreich gelöscht wurde.

Antwort

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