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Sensei Machine Learning Appendice alla guida API

Last update: Thu Feb 29 2024 00:00:00 GMT+0000 (Coordinated Universal Time)

Creato per:

  • Developer

Le sezioni seguenti forniscono informazioni di riferimento per varie funzioni di Sensei Machine Learning API.

Parametri di query per il recupero delle risorse query

Il Sensei Machine Learning L’API fornisce supporto per i parametri di query durante il recupero delle risorse. Nella tabella seguente sono descritti i parametri di query disponibili e i relativi utilizzi:

Parametro query
Descrizione
Valore predefinito
start
Indica l'indice iniziale per la paginazione.
start=0
limit
Indica il numero massimo di risultati da restituire.
limit=25
orderby
Indica le proprietà da utilizzare per l'ordinamento in ordine di priorità. Includi un trattino (-) prima del nome di una proprietà per l'ordinamento decrescente, altrimenti i risultati vengono ordinati in ordine crescente.
orderby=created
property
Indica l'espressione di confronto che un oggetto deve soddisfare per essere restituito.
property=deleted==false
NOTE
Quando si combinano più parametri di query, questi devono essere separati da e commerciali (E).

Configurazioni CPU e GPU Python cpu-gpu-config

I motori Python hanno la possibilità di scegliere tra una CPU o una GPU per i loro scopi di formazione o punteggio, ed è definita su MLInstance come specifica di un'attività (tasks.specification).

Di seguito è riportata una configurazione di esempio che specifica l’utilizzo di una CPU per l’apprendimento e di una GPU per il punteggio:

[
    {
        "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"
        }
    }
]
NOTE
I valori di cpus e gpus non indica il numero di CPU o GPU, ma piuttosto il numero di macchine fisiche. Questi valori sono consentiti "1" e genera un’eccezione in caso contrario.

Configurazioni delle risorse PySpark e Spark resource-config

I motori Spark hanno la capacità di modificare le risorse computazionali a scopo di formazione e punteggio. Queste risorse sono descritte nella tabella seguente:

Risorsa
Descrizione
Tipo
driverMemory
Memoria per il driver in megabyte
Intero
driverCore
Numero di core utilizzati dal driver
Intero
EXECUTORMEMORY
Memoria per l'esecutore in megabyte
Intero
executorCores
Numero di core utilizzati dall'esecutore
Intero
numExecutors
Numero di esecutori
Intero

Le risorse possono essere specificate su un MLInstance come (A) singoli parametri di formazione o punteggio, oppure (B) all’interno di un oggetto di specifiche aggiuntive (specification). Ad esempio, le seguenti configurazioni di risorse sono le stesse sia per l’apprendimento che per il punteggio:

[
    {
        "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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