Sensei Machine Learning Annexe du guide d’API

Les sections suivantes contiennent des informations de référence sur diverses fonctionnalités de l'API Sensei Machine Learning.

Paramètres de requête pour la récupération de ressources

L'API Sensei Machine Learning prend en charge les paramètres de requête lors de la récupération des ressources. Les paramètres de requête disponibles et leurs utilisations sont décrits dans le tableau suivant :

Paramètre de requête Description Valeur par défaut
start Indique l’index de départ de pagination. start=0
limit Indique le nombre de résultats maximum à renvoyer. limit=25
orderby Indique les propriétés à utiliser pour trier dans l’ordre de priorité. Incluez un tiret (-) devant un nom de propriété pour trier dans l’ordre décroissant. Dans le cas contraire, les résultats sont triés dans l’ordre croissant. orderby=created
property Indique l’expression de comparaison qu’un objet doit satisfaire pour être renvoyé. property=deleted==false
REMARQUE

Lorsque vous combinez plusieurs paramètres de requête, ceux-ci doivent être séparés par des esperluettes (&).

Configurations du processeur et du processeur graphique Python

Avec les moteurs Python, vous avez la possibilité de choisir entre un processeur ou un processeur graphique à des fins de formation ou de notation. Ceux-ci sont définis sur une MLInstance en tant que spécification de tâche (tasks.specification).

L’exemple suivant présente une configuration qui précise l’utilisation d’un processeur à des fins de formation et d’un processeur graphique à des fins de notation :

[
    {
        "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"
        }
    }
]
REMARQUE

Les valeurs cpus et gpus ne représentent pas le nombre de processeurs ou de processeurs graphiques, mais plutôt le nombre de machines physiques. Ces valeurs sont acceptablement "1" et renverront une exception dans le cas contraire.

Configurations des ressources PySpark et Spark

Les moteurs Spark permettent de modifier les ressources de calcul à des fins de formation et de notation. Ces ressources sont décrites dans le tableau suivant :

Ressource Description Type
driverMemory Mémoire du pilote en mégaoctets ent
driverCores Nombre de noyaux utilisés par le pilote ent
executorMemory Mémoire de l’exécuteur en mégaoctets ent
executorCores Nombre de noyaux utilisés par l’exécuteur ent
numExecutors Nombre d’exécuteurs ent

Vous pouvez préciser les ressources dans une MLInstance en tant que soit (A) en paramètres de formation ou de notation uniques, soit (B) au sein d’un objet de spécifications supplémentaire (specification). Par exemple, les configurations de ressource suivantes sont les mêmes aussi bien pour la formation que la notation :

[
    {
        "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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