엔진 끝점

엔진은 데이터 과학 작업 공간의 머신 러닝 모델을 위한 기반입니다. 특정 문제를 해결하는 기계 학습 알고리즘, 기능 엔지니어링 수행 기능 파이프라인 또는 두 가지 모두를 포함합니다.

Docker 레지스트리 검색

팁

Docker URL이 없는 경우 Docker 호스트 URL을 만드는 방법에 대한 단계별 연습은 소스 파일을 레서피에 패키지 자습서를 참조하십시오.

Docker 호스트 URL, 사용자 이름 및 암호를 비롯한 패키지된 레서피 파일을 업로드하려면 Docker 레지스트리 자격 증명이 필요합니다. 다음 GET 요청을 수행하여 이 정보를 조회할 수 있습니다.

API 형식

GET /engines/dockerRegistry

요청

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}'

응답

성공적인 응답은 Docker URL(host), 사용자 이름(username) 및 암호(password)를 포함하여 Docker 레지스트리의 세부 정보가 포함된 페이로드를 반환합니다.

노트

{ACCESS_TOKEN}이(가) 업데이트될 때마다 Docker 암호가 변경됩니다.

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

문서 URL을 사용하여 엔진 만들기

여러 부분으로 된 양식에서 Docker 이미지를 참조하는 메타데이터와 Docker URL을 제공하는 동안 POST 요청을 수행하여 엔진을 만들 수 있습니다.

API 형식

POST /engines

Python/R 요청

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"
                }
            }
        }
    }'

속성	설명
`name`	엔진에 대해 원하는 이름입니다. 이 엔진에 해당하는 레서피는 이 값을 상속하여 UI에 레서피 이름으로 표시합니다.
`description`	엔진에 대한 선택적 설명입니다. 이 엔진에 해당하는 레서피는 레서피 설명으로 UI에 표시할 이 값을 상속합니다. 이 속성은 필수입니다. 설명을 제공하지 않으려면 값을 빈 문자열로 설정합니다.
`type`	엔진의 실행 유형입니다. 이 값은 Docker 이미지가 내장된 언어에 해당하며 "Python", "R" 또는 "Tensorflow"일 수 있습니다.
`algorithm`	기계 학습 알고리즘의 유형을 지정하는 문자열. 지원되는 알고리즘 유형에는 "분류", "회귀" 또는 "사용자 지정"이 포함됩니다.
`artifacts.default.image.location`	문서 URL에 연결된 Docker 이미지의 위치입니다.
`artifacts.default.image.executionType`	엔진의 실행 유형입니다. 이 값은 Docker 이미지가 내장된 언어에 해당하며 "Python", "R" 또는 "Tensorflow"일 수 있습니다.

PySpark/Scala 요청

PySpark 레서피를 요청할 때 executionType 및 type은 "PySpark"입니다. Scala 레시피를 요청할 때 executionType 및 type은 "Spark"입니다. 다음 Scala 레시피 예제에서는 Spark를 사용합니다.

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"
            }
        }
    }
}'

속성	설명
`name`	엔진에 대해 원하는 이름입니다. 이 엔진에 해당하는 레서피는 이 값을 상속하여 UI에 레서피 이름으로 표시합니다.
`description`	엔진에 대한 선택적 설명입니다. 이 엔진에 해당하는 레서피는 레서피 설명으로 UI에 표시할 이 값을 상속합니다. 이 속성은 필수입니다. 설명을 제공하지 않으려면 값을 빈 문자열로 설정합니다.
`type`	엔진의 실행 유형입니다. 이 값은 Docker 이미지가 내장된 언어에 해당합니다. 이 값은 Spark 또는 PySpark로 설정할 수 있습니다.
`mlLibrary`	PySpark 및 Scala 레시피용 엔진을 만들 때 필요한 필드입니다. 이 필드는 `databricks-spark`으로 설정해야 합니다.
`artifacts.default.image.location`	Docker 이미지의 위치입니다. Azure ACR 또는 공개(인증되지 않은) Dockerhub만 지원됩니다.
`artifacts.default.image.executionType`	엔진의 실행 유형입니다. 이 값은 Docker 이미지가 내장된 언어에 해당합니다. "Spark" 또는 "PySpark"일 수 있습니다.

응답

성공적인 응답은 고유 식별자(id)를 포함하여 새로 만든 엔진의 세부 정보를 포함하는 페이로드를 반환합니다. 다음 예제 응답은 Python Engine용입니다. 모든 엔진 응답은 다음 형식을 따릅니다.

{
    "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"
            }
        }
    }
}

Docker URL을(를) 사용하여 기능 파이프라인 엔진 만들기

POST 요청을 수행하는 동안 Docker 이미지를 참조하는 Docker URL과 메타데이터를 제공하는 동안 피쳐 파이프라인 엔진을 생성할 수 있습니다.

API 형식

POST /engines

요청

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": [ ...
           ]
       }
   }
}'

속성	설명
`type`	엔진의 실행 유형입니다. 이 값은 Docker 이미지가 내장된 언어에 해당합니다. 이 값은 Spark 또는 PySpark로 설정할 수 있습니다.
`algorithm`	사용 중인 알고리즘에서 이 값을 `fp`(기능 파이프라인)으로 설정합니다.
`name`	피쳐 파이프라인 엔진에 대해 원하는 이름입니다. 이 엔진에 해당하는 레서피는 이 값을 상속하여 UI에 레서피 이름으로 표시합니다.
`description`	엔진에 대한 선택적 설명입니다. 이 엔진에 해당하는 레서피는 레서피 설명으로 UI에 표시할 이 값을 상속합니다. 이 속성은 필수입니다. 설명을 제공하지 않으려면 값을 빈 문자열로 설정합니다.
`mlLibrary`	PySpark 및 Scala 레시피용 엔진을 만들 때 필요한 필드입니다. 이 필드는 `databricks-spark`으로 설정해야 합니다.
`artifacts.default.image.location`	Docker 이미지의 위치입니다. Azure ACR 또는 공개(인증되지 않은) Dockerhub만 지원됩니다.
`artifacts.default.image.executionType`	엔진의 실행 유형입니다. 이 값은 Docker 이미지가 내장된 언어에 해당합니다. "Spark" 또는 "PySpark"일 수 있습니다.
`artifacts.default.image.packagingType`	엔진의 패키징 유형입니다. 이 값은 `docker`으로 설정해야 합니다.
`artifacts.default.defaultMLInstanceConfigs`	`pipeline.json` 구성 파일 매개 변수.

응답

성공적인 응답은 고유 식별자(id)를 포함하여 새로 만든 기능 파이프라인 엔진의 세부 정보를 포함하는 페이로드를 반환합니다. 다음 예제 응답은 PySpark 기능 파이프라인 엔진용입니다.

{
    "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": [ ... ]
        }
    }
}

엔진 목록 검색

단일 GET 요청을 수행하여 엔진 목록을 검색할 수 있습니다. 결과를 필터링하는 데 도움이 되도록 요청 경로에서 쿼리 매개 변수를 지정할 수 있습니다. 사용 가능한 쿼리 목록은 자산 검색을 위한 매개 변수 쿼리의 부록 섹션을 참조하십시오.

API 형식

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

요청

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}'

응답

성공적인 응답은 엔진 목록과 해당 세부 정보를 반환합니다.

{
    "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
    }
}

특정 엔진 검색

요청 경로에서 원하는 엔진의 ID를 포함하는 GET 요청을 수행하여 특정 엔진의 세부 사항을 검색할 수 있습니다.

API 형식

GET /engines/{ENGINE_ID}

매개 변수	설명
`{ENGINE_ID}`	기존 엔진의 ID.

요청

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}'

응답

성공적인 응답은 원하는 엔진의 세부 정보가 포함된 페이로드를 반환합니다.

{
    "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"
            }
        }
    }
}

엔진 업데이트

요청 경로에서 대상 엔진의 ID를 포함하는 PUT 요청을 통해 해당 속성을 덮어쓰고 업데이트된 속성이 포함된 JSON 페이로드를 제공함으로써 기존 엔진을 수정 및 업데이트할 수 있습니다.

노트

이 PUT 요청의 성공을 보장하기 위해 먼저 ID로 엔진 검색을 위해 GET 요청을 수행하는 것이 좋습니다. 그런 다음 반환된 JSON 개체를 수정 및 업데이트하고 수정된 JSON 개체 전체를 PUT 요청에 대한 페이로드로 적용합니다.

다음 샘플 API 호출은 이러한 속성을 초기에 설정하면서 엔진의 이름과 설명을 업데이트합니다.

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

API 형식

PUT /engines/{ENGINE_ID}

매개 변수	설명
`{ENGINE_ID}`	기존 엔진의 ID.

요청

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"
                }
            }
        }
    }'

응답

성공적인 응답은 엔진의 업데이트된 세부 정보가 포함된 페이로드를 반환합니다.

{
    "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"
            }
        }
    }
}

엔진 삭제

요청 경로에서 대상 엔진의 ID를 지정하는 동안 DELETE 요청을 수행하여 엔진을 삭제할 수 있습니다. 엔진을 삭제하면 해당 MLInestment에 속한 실험 및 실험 실행을 비롯하여 해당 엔진을 참조하는 모든 MLInests가 삭제됩니다.

API 형식

DELETE /engines/{ENGINE_ID}

매개 변수	설명
`{ENGINE_ID}`	기존 엔진의 ID.

요청

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}'

응답

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

Adobe.com의 리소스

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