Sensei Machine Learning API指南附錄

以下各節提供以下各項功能的參考資訊： Sensei Machine Learning API。

用於資產檢索的查詢參數

此 Sensei Machine Learning API支援擷取資產時查詢參數。 下表介紹了可用的查詢參數及其用法：

查詢參數 說明 預設值
start 指示分頁的起始索引。 start=0
limit 指示要返回的最大結果數。 limit=25
orderby 指示要用於按優先順序排序的屬性。 包含破折號(-)排序，否則結果會依遞增順序排序。 orderby=created
property 指示要返回對象必須滿足的比較表達式。 property=deleted==false
注意

結合多個查詢參數時，必須以&符號分隔(&)。

Python CPU和GPU配置

Python引擎能夠在CPU或GPU之間進行選擇，以便進行培訓或進行計分，並在 MLInstance 作為任務規範(tasks.specification)。

以下示例配置指定使用CPU進行培訓，使用GPU進行計分：

[
    {
        "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 不表示CPU或GPU的數量，而是表示物理機的數量。 這些值可供允許 "1" 否則會引發例外。

PySpark和Spark資源配置

Spark引擎能夠修改計算資源以用於培訓和評分。 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 驅動程式使用的內核數 int
executorMemory 執行器的儲存器(MB) int
executorCores 執行器使用的核心數 int
numExecutors 執行者人數 int

可在 MLInstance 例如(A)個別訓練或計分參數，或(B)附加規格對象(specification)。 例如，下列資源配置在培訓和評分方面都相同：

[
    {
        "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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