Anhang

Die folgenden Abschnitte enthalten Referenzinformationen zu verschiedenen Funktionen der Sensei Machine Learning API.

Abfragen-Parameter für den Asset-Abruf

Die Sensei Machine Learning API unterstützt Abfragen beim Abrufen von Assets. Die verfügbaren Parameter für die Abfrage und ihre Verwendung werden in der folgenden Tabelle beschrieben:

Abfrageparameter Beschreibung Standardwert
start Gibt den Startindex für die Paginierung an. start=0
limit Gibt die maximale Anzahl der zurückzugebenden Ergebnisse an. limit=25
orderby Gibt die Eigenschaften an, die für die Sortierung in der Reihenfolge der Priorität verwendet werden sollen. Fügen Sie vor dem Namen einer Eigenschaft einen Bindestrich (-) ein, der in absteigender Reihenfolge sortiert werden soll. Andernfalls werden die Ergebnisse in aufsteigender Reihenfolge sortiert. orderby=created
property Gibt den Vergleichs-Ausdruck an, den ein Objekt erfüllen muss, um zurückgegeben zu werden. property=deleted==false
HINWEIS

When combining multiple query parameters, they must be separated by ampersands (&).

Python CPU- und GPU-Konfigurationen

Python Engines haben die Möglichkeit, entweder eine CPU oder eine GPU zu Trainings- oder Scoring-Zwecken zu wählen und wird auf einer MLInstanz als Aufgabe-Spezifikation (tasks.specification) definiert.

Die folgende Beispielkonfiguration gibt die Verwendung einer CPU für Schulungen und einer GPU für die Bewertung an:

[
    {
        "name": "train",
        "parameters": [
            {
                "key": "training parameter",
                "value": "parameter value"
            }    
        ],
        "specification": {
            "type": "ContainerTaskSpec",
            "cpus": "1"
        }
    },
    {
        "name": "score",
        "parameters": [
            {
                "key": "scoring parameter",
                "value": "parameter value" 
            }
        ],
        "specification": {
            "type": "ContainerTaskSpec",
            "gpus": "1"
        }
    }
]
HINWEIS

Die Werte cpus und gpus nicht die Anzahl der CPUs oder GPUs, sondern die Anzahl der physischen Maschinen. Diese Werte sind zulässig "1" und werden andernfalls eine Ausnahme auslösen.

Ressourcenkonfigurationen von PySpark und Spark

Spark Engines haben die Möglichkeit, zu Schulungs- und Bewertungszwecken Computerressourcen zu ändern. Diese Ressourcen werden in der folgenden Tabelle beschrieben:

Ressource Beschreibung Typ
driverMemory Speicher für Treiber in Megabyte int
driverCores Anzahl der vom Fahrer verwendeten Kerne int
executorMemory Speicher für Führungskräfte in Megabyte int
executorCores Anzahl der vom Executor verwendeten Kerne int
numExecutors Anzahl der Führungskräfte int

Ressourcen können auf einer MLInstanz entweder als (A) individuelle Trainings- oder Scoring-Parameter oder (B) innerhalb eines zusätzlichen Specification-Objekts (specification) angegeben werden. Beispielsweise sind die folgenden Ressourcenkonfigurationen für Schulung und Bewertung gleich:

[
    {
        "name": "train",
        "parameters": [
            {
                "key": "driverMemory",
                "value": "2048"
            },
            {
                "key": "driverCores",
                "value": "1"
            },
            {
                "key": "executorMemory",
                "value": "2048"
            },
            {
                "key": "executorCores",
                "value": "2"
            },
            {
                "key": "numExecutors",
                "value": "3"
            }
        ]
    },
    {
        "name": "score",
        "parameters": [
            {
                "key": "scoring parameter",
                "value": "parameter value"
            }
        ],
        "specification": {
            "type": "SparkTaskSpec",
            "name": "Spark Task name",
            "className": "Class name",
            "driverMemoryInMB": 2048,
            "driverCores": 1,
            "executorMemoryInMB": 2048,
            "executorCores": 2,
            "numExecutors": 3
        }
    }
]

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