Punto final del motor

Los motores son la base de modelos de aprendizaje automático en Data Science Workspace. Contienen algoritmos de aprendizaje automático que resuelven problemas específicos, canalizaciones de funciones para realizar ingeniería de características o ambos.

Buscar el registro Docker

SUGERENCIA

Si no tiene una URL de Docker, visite el tutorial Empaquetar archivos de origen en una fórmula para obtener un tutorial paso a paso sobre la creación de una URL de host de Docker.

Las credenciales del registro de Docker son necesarias para cargar un archivo de fórmula empaquetado, que incluye la URL del host de Docker, el nombre de usuario y la contraseña. Puede consultar esta información realizando la siguiente solicitud de GET:

Formato de API

GET /engines/dockerRegistry

Solicitud

curl -X GET https://platform.adobe.io/data/sensei/engines/dockerRegistry \
    -H 'Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}' \
    -H 'x-api-key: {API_KEY}' \
    -H 'x-gw-ims-org-id: {IMS_ORG}' \
    -H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}'

Respuesta

Una respuesta correcta devuelve una carga útil que contiene los detalles del registro de Docker, incluyendo la URL de Docker (host), el nombre de usuario (username) y la contraseña (password).

NOTA

La contraseña de Docker cambia cada vez que se actualiza su {ACCESS_TOKEN}.

{
    "host": "docker_host.azurecr.io",
    "username": "00000000-0000-0000-0000-000000000000",
    "password": "password"
}

Crear un motor con direcciones URL de Docker

Puede crear un motor realizando una solicitud de POST mientras proporciona sus metadatos y una URL de Docker que haga referencia a una imagen de Docker en formularios de varias partes.

Formato de API

POST /engines

Solicitar Python/R

curl -X POST \
    https://platform.adobe.io/data/sensei/engines \
    -H 'Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}' \
    -H 'x-api-key: {API_KEY}' \
    -H 'x-gw-ims-org-id: {IMS_ORG}' \
    -H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}' \
    -H 'content-type: multipart/form-data' \
    -F 'engine={
        "name": "A name for this Engine",
        "description": "A description for this Engine",
        "type": "Python",
        "algorithm": "Classification",
        "artifacts": {
            "default": {
                "image": {
                    "location": "v1rsvj32smc4wbs.azurecr.io/ml-featurepipeline-pyspark:1.0",
                    "name": "An additional name for the Docker image",
                    "executionType": "Python"
                }
            }
        }
    }' 
Propiedad Descripción
name El nombre deseado para el motor. La fórmula correspondiente a este motor heredará este valor que se mostrará en la interfaz de usuario como nombre de la fórmula.
description Una descripción opcional del motor. La fórmula correspondiente a este motor heredará este valor que se mostrará en la interfaz de usuario como la descripción de la fórmula. Esta es una propiedad obligatoria. Si no desea proporcionar una descripción, establezca su valor en una cadena vacía.
type El tipo de ejecución del motor. Este valor corresponde al idioma en el que se crea la imagen Docker y puede ser "Python", "R" o "Tensorflow".
algorithm Una cadena que especifica el tipo de algoritmo de aprendizaje automático. Los tipos de algoritmo admitidos son "Clasificación", "Regresión" o "Personalizado".
artifacts.default.image.location La ubicación de la imagen del Docker vinculada por una URL del Docker.
artifacts.default.image.executionType El tipo de ejecución del motor. Este valor corresponde al idioma en el que se crea la imagen Docker y puede ser "Python", "R" o "Tensorflow".

Solicitar PySpark/Scala

Cuando se realiza una solicitud de recetas PySpark, executionType y type es "PySpark". Cuando se realiza una solicitud de recetas Scala, executionType y type es "Spark". El siguiente ejemplo de fórmula Scala utiliza Spark:

curl -X POST \
  https://platform.adobe.io/data/sensei/engines \
    -H 'Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}' \
    -H 'x-api-key: {API_KEY}' \
    -H 'x-gw-ims-org-id: {IMS_ORG}' \
    -H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}' \
    -H 'content-type: multipart/form-data' \
    -F 'engine={
    "name": "Spark retail sales recipe",
    "description": "A description for this Engine",
    "type": "Spark",
    "mlLibrary":"databricks-spark",
    "artifacts": {
        "default": {
            "image": {
                "name": "modelspark",
                "executionType": "Spark",
                "packagingType": "docker",
                "location": "v1d2cs4mimnlttw.azurecr.io/sarunbatchtest:0.0.1"
            }
        }
    }
}'
Propiedad Descripción
name El nombre deseado para el motor. La fórmula correspondiente a este motor heredará este valor que se mostrará en la interfaz de usuario como nombre de la fórmula.
description Una descripción opcional del motor. La fórmula correspondiente a este motor heredará este valor que se mostrará en la interfaz de usuario como la descripción de la fórmula. Esta es una propiedad obligatoria. Si no desea proporcionar una descripción, establezca su valor en una cadena vacía.
type El tipo de ejecución del motor. Este valor corresponde al idioma en el que se crea la imagen Docker. El valor puede establecerse en Spark o PySpark.
mlLibrary Campo necesario al crear motores para recetas PySpark y Scala. Este campo debe establecerse en databricks-spark.
artifacts.default.image.location La ubicación de la imagen del Docker. Solo se admite Azure ACR o Public (no autenticado) Dockerhub.
artifacts.default.image.executionType El tipo de ejecución del motor. Este valor corresponde al idioma en el que se crea la imagen Docker. Puede ser "Spark" o "PySpark".

Respuesta

Una respuesta correcta devuelve una carga útil que contiene los detalles del motor recién creado, incluido su identificador único (id). El siguiente ejemplo de respuesta es para un motor Python. Todas las respuestas del motor siguen este formato:

{
    "id": "22f4166f-85ba-4130-a995-a2b8e1edde32",
    "name": "A name for this Engine",
    "description": "A description for this Engine",
    "type": "Python",
    "algorithm": "Classification",
    "created": "2019-01-01T00:00:00.000Z",
    "createdBy": {
        "userId": "Jane_Doe@AdobeID"
    },
    "updated": "2019-01-01T00:00:00.000Z",
    "artifacts": {
        "default": {
            "image": {
                "location": "v1rsvj32smc4wbs.azurecr.io/ml-featurepipeline-pyspark:1.0",
                "name": "An additional name for the Docker image",
                "executionType": "Python",
                "packagingType": "docker"
            }
        }
    }
}

Creación de un motor de canalización de funciones mediante las URL de Docker

Puede crear un motor de canalización de funciones realizando una solicitud de POST mientras proporciona sus metadatos y una URL de Docker que haga referencia a una imagen de Docker.

Formato de API

POST /engines

Solicitud

curl -X POST \
 https://platform.adobe.io/data/sensei/engines \
    -H 'Authorization: Bearer ' \
    -H 'x-gw-ims-org-id: 20655D0F5B9875B20A495E23@AdobeOrg' \
    -H 'Content-Type: application/vnd.adobe.platform.sensei+json;profile=engine.v1.json' \
    -H 'x-api-key: acp_foundation_machineLearning' \
    -H 'Content-Type: text/plain' \
    -F '{
    "type": "PySpark",
    "algorithm":"fp",
    "name": "Feature_Pipeline_Engine",
    "description": "Feature_Pipeline_Engine",
    "mlLibrary": "databricks-spark",
    "artifacts": {
       "default": {
           "image": {
                "location": "v7d1cs2mimnlttw.azurecr.io/ml-featurepipeline-pyspark:0.2.1",
                "name": "datatransformation",
                "executionType": "PySpark",
                "packagingType": "docker"
            },
           "defaultMLInstanceConfigs": [ ...
           ]
       }
   }
}'
Propiedad Descripción
type El tipo de ejecución del motor. Este valor corresponde al idioma en el que se crea la imagen Docker. El valor puede establecerse en Spark o PySpark.
algorithm El algoritmo que se está usando, establezca este valor en fp (canalización de características).
name Nombre deseado para el motor de canalización de características. La fórmula correspondiente a este motor heredará este valor que se mostrará en la interfaz de usuario como nombre de la fórmula.
description Una descripción opcional del motor. La fórmula correspondiente a este motor heredará este valor que se mostrará en la interfaz de usuario como la descripción de la fórmula. Esta es una propiedad obligatoria. Si no desea proporcionar una descripción, establezca su valor en una cadena vacía.
mlLibrary Campo necesario al crear motores para recetas PySpark y Scala. Este campo debe establecerse en databricks-spark.
artifacts.default.image.location La ubicación de la imagen del Docker. Solo se admite Azure ACR o Public (no autenticado) Dockerhub.
artifacts.default.image.executionType El tipo de ejecución del motor. Este valor corresponde al idioma en el que se crea la imagen Docker. Puede ser "Spark" o "PySpark".
artifacts.default.image.packagingType El tipo de embalaje del motor. Este valor debe establecerse en docker.
artifacts.default.defaultMLInstanceConfigs Los parámetros del archivo de configuración pipeline.json.

Respuesta

Una respuesta correcta devuelve una carga útil que contiene los detalles del motor de canalización de funciones recién creado, incluido su identificador único (id). El siguiente ejemplo de respuesta es para un motor de canalización de características PySpark.

{
    "id": "88236891-4309-4fd9-acd0-3de7827cecd1",
    "name": "Feature_Pipeline_Engine",
    "description": "Feature_Pipeline_Engine",
    "type": "PySpark",
    "algorithm": "fp",
    "mlLibrary": "databricks-spark",
    "created": "2020-04-24T20:46:58.382Z",
    "updated": "2020-04-24T20:46:58.382Z",
    "deprecated": false,
    "artifacts": {
        "default": {
            "image": {
                "location": "v7d1cs3mimnlttw.azurecr.io/ml-featurepipeline-pyspark:0.2.1",
                "name": "datatransformation",
                "executionType": "PySpark",
                "packagingType": "docker"
            },
        "defaultMLInstanceConfigs": [ ... ]
        }
    }
}

Recuperar una lista de motores

Puede recuperar una lista de motores realizando una única solicitud de GET. Para ayudar a filtrar los resultados, puede especificar parámetros de consulta en la ruta de solicitud. Para obtener una lista de las consultas disponibles, consulte la sección del apéndice sobre parámetros de consulta para la recuperación de recursos.

Formato de API

GET /engines
GET /engines?parameter_1=value_1
GET /engines?parameter_1=value_1&parameter_2=value_2

Solicitud

curl -X GET \
    https://platform.adobe.io/data/sensei/engines \
    -H 'Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}' \
    -H 'x-api-key: {API_KEY}' \
    -H 'x-gw-ims-org-id: {IMS_ORG}' \
    -H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}'

Respuesta

Una respuesta correcta devuelve una lista de Motores y sus detalles.

{
    "children": [
        {
            "id": "22f4166f-85ba-4130-a995-a2b8e1edde31",
            "name": "A name for this Engine",
            "description": "A description for this Engine",
            "type": "PySpark",
            "algorithm": "Classification",
            "created": "2019-01-01T00:00:00.000Z",
            "createdBy": {
                "userId": "Jane_Doe@AdobeID"
            },
            "updated": "2019-01-01T00:00:00.000Z"
        },
        {
            "id": "22f4166f-85ba-4130-a995-a2b8e1edde32",
            "name": "A name for this Engine",
            "description": "A description for this Engine",
            "type": "Python",
            "algorithm": "Classification",
            "created": "2019-01-01T00:00:00.000Z",
            "createdBy": {
                "userId": "Jane_Doe@AdobeID"
            },
            "updated": "2019-01-01T00:00:00.000Z"
        },
        {
            "id": "22f4166f-85ba-4130-a995-a2b8e1edde33",
            "name": "Feature Pipeline Engine",
            "description": "A feature pipeline Engine",
            "type": "PySpark",
            "algorithm":"fp",
            "created": "2019-01-01T00:00:00.000Z",
            "createdBy": {
                "userId": "Jane_Doe@AdobeID"
            },
            "updated": "2019-01-01T00:00:00.000Z"
        }
    ],
    "_page": {
        "property": "deleted==false",
        "totalCount": 100,
        "count": 3
    }
}

Recuperar un motor específico

Puede recuperar los detalles de un motor específico realizando una solicitud de GET que incluya el ID del motor deseado en la ruta de solicitud.

Formato de API

GET /engines/{ENGINE_ID}
Parámetro Descripción
{ENGINE_ID} El ID de un motor existente.

Solicitud

curl -X GET \
    https://platform.adobe.io/data/sensei/engines/22f4166f-85ba-4130-a995-a2b8e1edde32 \
    -H 'Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}' \
    -H 'x-api-key: {API_KEY}' \
    -H 'x-gw-ims-org-id: {IMS_ORG}' \
    -H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}'

Respuesta

Una respuesta correcta devuelve una carga útil que contiene los detalles del motor deseado.

{
    "id": "22f4166f-85ba-4130-a995-a2b8e1edde32",
    "name": "A name for this Engine",
    "description": "A description for this Engine",
    "type": "PySpark",
    "algorithm": "Classification",
    "created": "2019-01-01T00:00:00.000Z",
    "createdBy": {
        "userId": "Jane_Doe@AdobeID"
    },
    "updated": "2019-01-01T00:00:00.000Z",
    "artifacts": {
        "default": {
            "image": {
                "location": "v7d1cs2mimnlttw.azurecr.io/ml-featurepipeline-pyspark:0.2.1",
                "name": "file.egg",
                "executionType": "PySpark",
                "packagingType": "docker"
            }
        }
    }
}

Actualizar un motor

Puede modificar y actualizar un motor existente sobrescribiendo sus propiedades mediante una solicitud de PUT que incluya el ID del motor de destino en la ruta de solicitud y proporcionando una carga útil JSON que contenga propiedades actualizadas.

NOTA

Para garantizar el éxito de esta solicitud de PUT, se sugiere que primero realice una solicitud de GET para recuperar el motor por ID. A continuación, modifique y actualice el objeto JSON devuelto y aplique todo el objeto JSON modificado como carga útil para la solicitud del PUT.

La siguiente llamada de API de ejemplo actualizará el nombre y la descripción de un motor cuando tenga inicialmente estas propiedades:

{
    "name": "A name for this Engine",
    "description": "A description for this Engine",
    "type": "Python",
    "algorithm": "Classification",
    "artifacts": {
        "default": {
            "image": {
                "executionType": "Python",
                "packagingType": "docker"
            }
        }
    }
}

Formato de API

PUT /engines/{ENGINE_ID}
Parámetro Descripción
{ENGINE_ID} El ID de un motor existente.

Solicitud

curl -X PUT \
    https://platform.adobe.io/data/sensei/engines/22f4166f-85ba-4130-a995-a2b8e1edde32 \
    -H 'Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}' \
    -H 'x-api-key: {API_KEY}' \
    -H 'x-gw-ims-org-id: {IMS_ORG}' \
    -H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}' \
    -H 'content-type: application/vnd.adobe.platform.sensei+json;profile=engine.v1.json' \
    -d '{
        "name": "An updated name for this Engine",
        "description": "An updated description",
        "type": "Python",
        "algorithm": "Classification",
        "artifacts": {
            "default": {
                "image": {
                    "executionType": "Python",
                    "packagingType": "docker"
                }
            }
        }
    }'

Respuesta

Una respuesta correcta devuelve una carga útil que contiene los detalles actualizados del motor.

{
    "id": "22f4166f-85ba-4130-a995-a2b8e1edde32",
    "name": "An updated name for this Engine",
    "description": "An updated description",
    "type": "Python",
    "algorithm": "Classification",
    "created": "2019-01-01T00:00:00.000Z",
    "createdBy": {
        "displayName": "Jane Doe",
        "userId": "Jane_Doe@AdobeID"
    },
    "updated": "2019-01-02T00:00:00.000Z",
    "artifacts": {
        "default": {
            "image": {
                "executionType": "Python",
                "packagingType": "docker"
            }
        }
    }
}

Eliminar un motor

Puede eliminar un motor realizando una solicitud de DELETE al especificar el ID del motor de destino en la ruta de solicitud. Al eliminar un motor, se eliminarán en cascada todas las instancias de MLI que hagan referencia a ese motor, incluidas las ejecuciones de experimentos y experimentos que pertenezcan a esas instancias de MLI.

Formato de API

DELETE /engines/{ENGINE_ID}
Parámetro Descripción
{ENGINE_ID} El ID de un motor existente.

Solicitud

curl -X DELETE \
    https://platform.adobe.io/data/sensei/engines/22f4166f-85ba-4130-a995-a2b8e1edde32 \
    -H 'Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}' \
    -H 'x-api-key: {API_KEY}' \
    -H 'x-gw-ims-org-id: {IMS_ORG}' \
    -H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}'

Respuesta

{
    "title": "Success",
    "status": 200,
    "detail": "Engine deletion was successful"
}

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