Apéndice

Las siguientes secciones proporcionan información de referencia para varias funciones de la Sensei Machine Learning API.

Parámetros de consulta para la recuperación de recursos

La Sensei Machine Learning API admite parámetros de consulta al recuperar recursos. Los parámetros de consulta disponibles y sus usos se describen en la tabla siguiente:

Parámetro de consulta Descripción Valor predeterminado
start Indica el índice de inicio de la paginación. start=0
limit Indica el número máximo de resultados que se van a devolver. limit=25
orderby Indica las propiedades que se van a utilizar para ordenar en orden de prioridad. Incluya un guión (-) antes de un nombre de propiedad para ordenarlo en orden descendente; de lo contrario, los resultados se ordenarán en orden ascendente. orderby=created
property Indica la expresión de comparación que un objeto debe satisfacer para poder ser devuelto. property=deleted==false
NOTA

Cuando se combinan varios parámetros de consulta, deben separarse con ampersands (&).

Configuraciones de CPU y GPU Python

Los motores Python tienen la capacidad de elegir entre una CPU o una GPU para fines de entrenamiento o puntuación, y se define en una instancia MLI como una especificación de tarea (tasks.specification).

A continuación se muestra un ejemplo de configuración que especifica el uso de una CPU para la formación y una GPU para la puntuación:

[
    {
        "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"
        }
    }
]
NOTA

Los valores de cpus y gpus no significan el número de CPU o GPU, sino el número de máquinas físicas. Estos valores son permisibles "1" y, de lo contrario, generarán una excepción.

Configuraciones de recursos PySpark y Spark

Los motores de chispa tienen la capacidad de modificar los recursos computacionales con fines de capacitación y puntuación. Estos recursos se describen en la siguiente tabla:

Recurso Descripción Tipo
driverMemory Memoria para controlador en megabytes int
driverCores Número de núcleos utilizados por el conductor int
ejecutorMemory Memoria para ejecutor en megabytes int
ejecutorCores Número de núcleos utilizados por el ejecutor int
numEjecutors Número de ejecutores int

Los recursos pueden especificarse en una instancia MLInance como (A) parámetros individuales de entrenamiento o puntuación, o (B) dentro de un objeto de especificaciones adicionales (specification). Por ejemplo, las siguientes configuraciones de recursos son las mismas para la formación y la puntuación:

[
    {
        "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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