다음 섹션에서는 의 다양한 기능에 대한 참조 정보를 제공합니다 Sensei Machine Learning API.
다음 Sensei Machine Learning API는 에셋 검색과 함께 쿼리 매개 변수를 지원합니다. 사용 가능한 쿼리 매개 변수와 그 사용법은 다음 표에 설명되어 있습니다.
쿼리 매개 변수 | 설명 | 기본값 |
---|---|---|
start |
페이지 매김의 시작 색인을 나타냅니다. | start=0 |
limit |
반환할 최대 결과 수를 나타냅니다. | limit=25 |
orderby |
우선순위 순서로 정렬하는 데 사용할 속성을 나타냅니다. 대시(-) 속성 이름 앞에 를 추가하여 내림차순으로 정렬하고, 그렇지 않으면 결과를 오름차순으로 정렬합니다. | orderby=created |
property |
반환되려면 개체가 충족해야 하는 비교 표현식을 나타냅니다. | property=deleted==false |
여러 쿼리 매개 변수를 결합할 때는 앰퍼샌드(및).
Python 엔진은 교육 또는 채점 목적으로 CPU와 GPU 중 하나를 선택할 수 있으며, MLInstance 작업 사양(tasks.specification
).
다음은 교육용 CPU와 채점용 GPU를 지정하는 예제 구성입니다.
[
{
"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"
}
}
]
값: cpus
및 gpus
는 CPU 또는 GPU의 수를 의미하지 않고 실제 시스템의 수를 나타냅니다. 이 값은 허용 가능합니다. "1"
및 가 아닌 경우 예외를 throw합니다.
Spark 엔진은 교육 및 채점 목적으로 계산 리소스를 수정하는 능력이 있습니다. 이러한 리소스는 다음 표에 설명되어 있습니다.
리소스 | 설명 | 유형 |
---|---|---|
driverMemory | 드라이버용 메모리(MB) | int |
드라이버 코어 | 드라이버에서 사용한 코어 수 | int |
실행자메모리 | 실행기 메모리(MB) | int |
executorCores | Executor에서 사용한 코어 수 | int |
numExecutors | 실행자 수 | int |
리소스를에 지정할 수 있습니다. MLInstance (A) 개별 교육 또는 채점 매개 변수 또는 (B) 추가 사양 객체(specification
). 예를 들어 다음 자원 구성은 교육과 채점 모두에 대해 동일합니다.
[
{
"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
}
}
]