As seções a seguir fornecem informações de referência para vários recursos da Sensei Machine Learning API.
A Sensei Machine Learning API fornece suporte para parâmetros de query com a recuperação de ativos. Os parâmetros de query disponíveis e seus usos estão descritos na tabela a seguir:
Parâmetro de consulta | Descrição | Valor padrão |
---|---|---|
start |
Indica o índice inicial para paginação. | start=0 |
limit |
Indica o número máximo de resultados a serem retornados. | limit=25 |
orderby |
Indica as propriedades a serem usadas para classificação na ordem de prioridade. Inclua um traço (-) antes de um nome de propriedade para classificar em ordem decrescente; caso contrário, os resultados são classificados em ordem crescente. | orderby=created |
property |
Indica a expressão de comparação que um objeto deve satisfazer para ser retornado. | property=deleted==false |
Ao combinar vários parâmetros de query, eles devem ser separados por e-mails (&).
Os mecanismos Python têm a capacidade de escolher entre uma CPU ou uma GPU para seus propósitos de treinamento ou pontuação, e são definidos em uma MLInposition como uma especificação de tarefa (tasks.specification
).
A seguir está um exemplo de configuração que especifica o uso de uma CPU para treinamento e uma GPU para pontuação:
[
{
"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"
}
}
]
Os valores de cpus
e gpus
não significam o número de CPUs ou GPUs, mas sim o número de máquinas físicas. Esses valores são permitidos "1"
e, caso contrário, lançarão uma exceção.
Os mecanismos Spark têm a capacidade de modificar recursos computacionais para fins de treinamento e pontuação. Esses recursos estão descritos na tabela a seguir:
Recurso | Descrição | Tipo |
---|---|---|
driverMemory | Memória para driver em megabytes | int |
driverCores | Número de núcleos usados pelo driver | int |
executeMemory | Memória para executor em megabytes | int |
executorCores | Número de núcleos usados pelo executor | int |
numExecutors | Número de executores | int |
Os recursos podem ser especificados em uma instância MLI como (A) treinamento individual ou parâmetros de pontuação, ou (B) dentro de um objeto de especificação adicional (specification
). Por exemplo, as seguintes configurações de recursos são as mesmas para treinamento e pontuação:
[
{
"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
}
}
]