Sensei Machine Learning Apêndice do guia de API
As seções a seguir fornecem informações de referência para vários recursos do Sensei Machine Learning API.
Parâmetros de consulta para recuperação de ativos query
A variável Sensei Machine Learning A API oferece suporte a parâmetros de consulta com a recuperação de ativos. Os parâmetros de query disponíveis e seus usos são descritos na tabela a seguir:
start
start=0
limit
limit=25
orderby
orderby=created
property
property=deleted==false
Configurações de CPU e GPU Python cpu-gpu-config
Os Mecanismos Python têm a capacidade de escolher entre uma CPU ou uma GPU para fins de treinamento ou pontuação e são definidos em um MLInstance como especificação de tarefa (tasks.specification
).
Este é um exemplo de configuração que especifica o uso de uma CPU para treinamento e de 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"
}
}
]
cpus
e gpus
não significa o número de CPUs ou GPUs, mas o número de máquinas físicas. Esses valores são permitidos "1"
e lançará uma exceção caso contrário.Configurações de recursos do PySpark e do Spark resource-config
Os Spark Engines têm a capacidade de modificar recursos computacionais para fins de treinamento e pontuação. Esses recursos são descritos na tabela a seguir:
Os recursos podem ser especificados em um MLInstance como (A) treinamento individual ou parâmetros de pontuação, ou (B) dentro de um objeto de especificações adicionais (specification
). Por exemplo, as configurações de recursos a seguir 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
}
}
]