Sensei Machine Learning API ガイドの付録

以下の節では、の様々な機能に関するリファレンス情報を示します Sensei Machine Learning API

アセット取得用のクエリーパラメーター

この Sensei Machine Learning API は、アセットの取得に関するクエリパラメーターをサポートしています。 使用可能なクエリパラメーターとその使用方法を次の表に示します。

Python CPU と GPU の設定

Python Engines は、トレーニングまたはスコアリングの目的で CPU または GPU のいずれかを選択でき、MLInstance でタスク仕様（tasks.specification）として定義されます。

次の設定例では、トレーニングに CPU を使用し、スコアに GPU を使用するよう指定しています。

[
    {
        "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"
        }
    }
]

PySpark および Spark のリソース設定

Spark Engines には、トレーニングやスコアリングの目的で計算リソースを変更する機能があります。 次の表に、これらのリソースを示します。

リソースは、MLInstance に対して、（A）個々のトレーニングまたはスコアリングパラメーター、または（B）追加の仕様オブジェクト内（specification）として指定できます。たとえば、次のリソース設定は、トレーニングとスコアの両方で同じです。

[
    {
        "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
        }
    }
]