Sensei Machine Learning Anhang zum API-Handbuch

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

Abfrageparameter für den Asset-Abruf

Die API Sensei Machine Learning unterstützt Abfrageparameter beim Abrufen von Assets. Die verfügbaren Abfrageparameter 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 Prioritätsreihenfolge verwendet werden sollen. Fügen Sie vor dem Eigenschaftsnamen einen Bindestrich (-) ein, der in absteigender Reihenfolge sortiert werden soll. Andernfalls werden die Ergebnisse in aufsteigender Reihenfolge sortiert. orderby=created
property Gibt den Vergleichsausdruck an, den ein Objekt erfüllen muss, damit es zurückgegeben werden kann. property=deleted==false
HINWEIS

Beim Kombinieren mehrerer Abfrageparameter müssen diese durch kaufmännische Und-Zeichen (&) getrennt werden.

Python-CPU- und GPU-Konfigurationen

Python Engines haben die Möglichkeit, für Trainings- oder Scoring-Zwecke entweder eine CPU oder eine GPU auszuwählen. Sie wird für eine MLInstance als Aufgabenspezifikation (tasks.specification) definiert.

Im Folgenden finden Sie eine Beispielkonfiguration, die angibt, wie eine CPU für Schulungen und eine GPU für Scoring verwendet wird:

[
    {
        "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 von cpus und gpus geben nicht die Anzahl der CPUs oder GPUs an, sondern die Anzahl der physischen Computer. Diese Werte sind möglicherweise "1" und geben andernfalls eine Ausnahme aus.

PySpark- und Spark-Ressourcenkonfigurationen

Spark Engines haben die Möglichkeit, Rechenressourcen für Trainings- und Scoring-Zwecke 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 Executor in Megabyte int
executorCores Anzahl der vom Executor verwendeten Kerne int
numExecutors Anzahl der Executor int

Ressourcen können in einer MLInstance entweder als (A) individuelle Trainings- oder Scoring-Parameter oder (B) als zusätzliches Spezifikations-Objekt (specification) angegeben werden. Beispielsweise sind die folgenden Ressourcenkonfigurationen für Training und Scoring identisch:

[
    {
        "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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