Motori

I motori sono le basi per i modelli di apprendimento automatico in Data Science Workspace. Contengono algoritmi di machine learning che risolvono problemi specifici, oleodotti per eseguire la progettazione di funzionalità o entrambi.

Cerca il tuo registro di Docker

SUGGERIMENTO

Se non disponete di un URL Docker, visitate i file sorgente del pacchetto in un'esercitazione di ricetta per una dettagliata procedura per la creazione di un URL host Docker.

Le credenziali del Registro di sistema del Docker sono necessarie per caricare un file Recipe incluso l'URL host Docker, il nome utente e la password. Potete cercare queste informazioni eseguendo la seguente richiesta di GET:

Formato API

GET /engines/dockerRegistry

Richiesta

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}'

Risposta

Una risposta corretta restituisce un payload contenente i dettagli del Registro di sistema del Docker, inclusi l’URL (host), il nome utente (username) e la password (password) del Docker.

NOTA

La password del Docker cambia ogni volta che {ACCESS_TOKEN} viene aggiornato.

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

Creare un motore utilizzando gli URL Docker

È possibile creare un Motore eseguendo una richiesta di POST fornendo i relativi metadati e un URL Docker che fa riferimento a un'immagine Docker in più moduli.

Formato API

POST /engines

Richiesta 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"
                }
            }
        }
    }'

Proprietà	Descrizione
`name`	Nome desiderato per il motore. La ricetta corrispondente a questo motore erediterà questo valore per essere visualizzata nell'interfaccia utente come nome della ricetta.
`description`	Una descrizione facoltativa per il motore. La ricetta corrispondente a questo motore erediterà il valore che verrà visualizzato nell'interfaccia utente come descrizione della ricetta. Questa proprietà è obbligatoria. Se non si desidera fornire una descrizione, impostare il relativo valore su una stringa vuota.
`type`	Il tipo di esecuzione del motore. Questo valore corrisponde alla lingua in cui è basata l'immagine Docker e può essere "Python", "R" o "Tensorflow".
`algorithm`	Una stringa che specifica il tipo di algoritmo di machine learning. I tipi di algoritmo supportati includono "Classification", "Regression" o "Custom".
`artifacts.default.image.location`	Posizione dell'immagine Docker collegata a un URL Docker.
`artifacts.default.image.executionType`	Il tipo di esecuzione del motore. Questo valore corrisponde alla lingua in cui è basata l'immagine Docker e può essere "Python", "R" o "Tensorflow".

Richiesta PySpark/Scala

Quando si fa una richiesta per le ricette PySpark, il executionType ed type è "PySpark". Quando si fa una richiesta per ricette Scala, il executionType ed type è "Spark". Nell'esempio di ricetta Scala riportato di seguito viene utilizzato 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"
            }
        }
    }
}'

Proprietà	Descrizione
`name`	Nome desiderato per il motore. La ricetta corrispondente a questo motore erediterà questo valore per essere visualizzata nell'interfaccia utente come nome della ricetta.
`description`	Una descrizione facoltativa per il motore. La ricetta corrispondente a questo motore erediterà il valore che verrà visualizzato nell'interfaccia utente come descrizione della ricetta. Questa proprietà è obbligatoria. Se non si desidera fornire una descrizione, impostare il relativo valore su una stringa vuota.
`type`	Il tipo di esecuzione del motore. Questo valore corrisponde alla lingua in cui è basata l'immagine Docker. Il valore può essere impostato su Spark o PySpark.
`mlLibrary`	Campo richiesto per la creazione di motori per le ricette PySpark e Scala. Questo campo deve essere impostato su `databricks-spark`.
`artifacts.default.image.location`	Posizione dell'immagine Docker. È supportato solo Azure ACR o Public (non autenticato) Dockerhub.
`artifacts.default.image.executionType`	Il tipo di esecuzione del motore. Questo valore corrisponde alla lingua in cui è basata l'immagine Docker. Può essere "Spark" o "PySpark".

Risposta

Una risposta corretta restituisce un payload contenente i dettagli del motore appena creato, incluso il relativo identificatore univoco (id). L’esempio di seguito illustra la risposta relativa a un motore Python. Tutte le risposte del motore seguono questo 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"
            }
        }
    }
}

Creare un motore di pipeline delle funzioni utilizzando gli URL Docker

Potete creare un motore di pipeline delle funzioni eseguendo una richiesta di POST fornendo i relativi metadati e un URL Docker che fa riferimento a un'immagine Docker.

Formato API

POST /engines

Richiesta

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": [ ...
           ]
       }
   }
}'

Proprietà	Descrizione
`type`	Il tipo di esecuzione del motore. Questo valore corrisponde alla lingua in cui è basata l'immagine Docker. Il valore può essere impostato su Spark o PySpark.
`algorithm`	L'algoritmo utilizzato, imposta questo valore su `fp` (pipeline delle caratteristiche).
`name`	Il nome desiderato per il motore della pipeline delle feature. La ricetta corrispondente a questo motore erediterà questo valore per essere visualizzata nell'interfaccia utente come nome della ricetta.
`description`	Una descrizione facoltativa per il motore. La ricetta corrispondente a questo motore erediterà il valore che verrà visualizzato nell'interfaccia utente come descrizione della ricetta. Questa proprietà è obbligatoria. Se non si desidera fornire una descrizione, impostare il relativo valore su una stringa vuota.
`mlLibrary`	Campo richiesto per la creazione di motori per le ricette PySpark e Scala. Questo campo deve essere impostato su `databricks-spark`.
`artifacts.default.image.location`	Posizione dell'immagine Docker. È supportato solo Azure ACR o Public (non autenticato) Dockerhub.
`artifacts.default.image.executionType`	Il tipo di esecuzione del motore. Questo valore corrisponde alla lingua in cui è basata l'immagine Docker. Può essere "Spark" o "PySpark".
`artifacts.default.image.packagingType`	Tipo di imballaggio del motore. Questo valore deve essere impostato su `docker`.
`artifacts.default.defaultMLInstanceConfigs`	I parametri del file `pipeline.json` di configurazione.

Risposta

Una risposta corretta restituisce un payload contenente i dettagli del motore di pipeline delle funzionalità appena creato, incluso il relativo identificatore univoco (id). La risposta di esempio seguente è per un motore di pipeline delle funzionalità 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": [ ... ]
        }
    }
}

Recupero di un elenco di motori

È possibile recuperare un elenco di motori eseguendo una singola richiesta di GET. Per facilitare il filtraggio dei risultati, potete specificare i parametri di query nel percorso di richiesta. Per un elenco delle query disponibili, consultate la sezione appendice sui parametri delle query per il recuperodelle risorse.

Formato API

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

Richiesta

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}'

Risposta

Una risposta corretta restituisce un elenco di motori e relativi dettagli.

{
    "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
    }
}

Recuperare un motore specifico

È possibile recuperare i dettagli di un Motore specifico eseguendo una richiesta di GET che include l'ID del Motore desiderato nel percorso della richiesta.

Formato API

GET /engines/{ENGINE_ID}

Parametro	Descrizione
`{ENGINE_ID}`	ID di un motore esistente.

Richiesta

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}'

Risposta

Una risposta corretta restituisce un payload contenente i dettagli del motore desiderato.

{
    "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"
            }
        }
    }
}

Aggiornamento di un motore

Potete modificare e aggiornare un motore esistente sovrascrivendone le proprietà tramite una richiesta di PUT che include l'ID del motore di destinazione nel percorso della richiesta e fornendo un payload JSON contenente le proprietà aggiornate.

NOTA

Per garantire il successo di questa richiesta di PUT, si consiglia innanzitutto di eseguire una richiesta di GET per recuperare il motore per ID. Quindi, modificate e aggiornate l'oggetto JSON restituito e applicate l'intero oggetto JSON modificato come payload per la richiesta di PUT.

La seguente chiamata API di esempio aggiornerà il nome e la descrizione di un motore, pur avendo inizialmente queste proprietà:

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

Formato API

PUT /engines/{ENGINE_ID}

Parametro	Descrizione
`{ENGINE_ID}`	ID di un motore esistente.

Richiesta

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"
                }
            }
        }
    }'

Risposta

Una risposta corretta restituisce un payload contenente i dettagli aggiornati del motore.

{
    "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"
            }
        }
    }
}

Eliminare un motore

Potete eliminare un motore eseguendo una richiesta di DELETE mentre specificate l'ID del motore di destinazione nel percorso della richiesta. L'eliminazione di un motore comporta l'eliminazione a cascata di tutte le istanze MLI che fanno riferimento a tale motore, compresi gli esperimenti e gli esperimenti eseguiti appartenenti a tali istanze MLI.

Formato API

DELETE /engines/{ENGINE_ID}

Parametro	Descrizione
`{ENGINE_ID}`	ID di un motore esistente.

Richiesta

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}'

Risposta

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

Risorse su adobe.com

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