Sensei Machine Learning API指南附錄

以下各節提供各種功能的參考資訊 Sensei Machine Learning API。

用於資產擷取的查詢引數

此 Sensei Machine Learning API支援擷取資產的查詢引數。 下表說明可用的查詢引數及其用途：

查詢參數 說明 預設值
start 表示分頁的起始索引。 start=0
limit 表示要傳回的結果數目上限。 limit=25
orderby 指示要用於依優先順序排序的屬性。 包含破折號(-)，然後依遞減順序排序，否則結果會依遞增順序排序。 orderby=created
property 表示物件必須滿足才能傳回的比較運算式。 property=deleted==false
注意

合併多個查詢引數時，必須以&符號(和)。

Python CPU和GPU設定

Python引擎能夠選擇CPU或GPU，用於訓練或評分目的，並定義於 MLInstance 作為任務規格(tasks.specification)。

以下是指定使用CPU進行訓練，並使用GPU進行評分的設定範例：

[
    {
        "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"
        }
    }
]
注意

的值 cpus 和 gpus 並不表示CPU或GPU的數量，而是表示實體機器的數量。 這些值是可允許的 "1" 否則和會擲回例外狀況。

PySpark和Spark資源設定

Spark引擎能夠修改運算資源，以用於訓練和評分目的。 下表說明這些資源：

資源 說明 類型
driverMemory 驅動程式的記憶體(MB) int
driverCores 驅動程式使用的核心數目 int
executorMemory 執行器的記憶體(MB) int
executorCores 執行程式使用的核心數目 int
numExecutors 執行者數量 int

資源可在 MLInstance 作為(A)個別訓練或評分引數，或(B)其他規格物件內(specification)。 例如，下列資源設定對於訓練和評分都是相同的：

[
    {
        "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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