Sensei Machine Learning Annexe du guide d’API

Les sections suivantes contiennent des informations de référence sur les différentes fonctionnalités de Sensei Machine Learning API.

Paramètres de requête pour la récupération de ressources

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

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"
        }
    }
]

Configurations des ressources PySpark et Spark

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

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
        }
    }
]