Ponto de extremidade de mecanismos

Os mecanismos são a base dos Modelos de aprendizado de máquina no Data Science Workspace. Eles contêm algoritmos de aprendizado de máquina que resolvem problemas específicos, pipelines de recursos para executar engenharia de recursos ou ambos.

Procure o registro do Docker

DICA

Se você não tiver um URL do Docker, visite o Compactar arquivos de origem em uma receita tutorial para obter uma apresentação passo a passo sobre como criar um URL de host Docker.

Suas credenciais do Registro do Docker são necessárias para fazer upload de um arquivo de Receita empacotado, incluindo o URL do host do Docker, nome de usuário e senha. Você pode pesquisar essas informações executando a seguinte solicitação do GET:

Formato da API

GET /engines/dockerRegistry

Solicitação

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: {ORG_ID}' \
    -H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}'

Resposta

Uma resposta bem-sucedida retorna um payload contendo os detalhes do registro do Docker, incluindo o URL do Docker (host), nome de usuário (username) e a senha (password).

OBSERVAÇÃO

Sua senha do Docker muda sempre que sua {ACCESS_TOKEN} é atualizado.

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

Criar um mecanismo usando URLs Docker

Você pode criar um mecanismo executando uma solicitação POST e, ao mesmo tempo, fornecendo seus metadados e um URL Docker que faz referência a uma imagem Docker em formulários de várias partes.

Formato da 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: {ORG_ID}' \
    -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"
                }
            }
        }
    }'

Propriedade	Descrição
`name`	O nome desejado para o Mecanismo. A Receita correspondente a este Mecanismo herdará esse valor a ser exibido na interface do usuário como o nome da Receita.
`description`	Uma descrição opcional do mecanismo. A Receita correspondente a este Mecanismo herdará esse valor a ser exibido na interface do usuário como a descrição da Receita. Esta propriedade é obrigatória. Se não quiser fornecer uma descrição, defina seu valor como uma string vazia.
`type`	O tipo de execução do mecanismo. Esse valor corresponde ao idioma em que a imagem do Docker é criada e pode ser "Python", "R" ou "Tensorflow".
`algorithm`	Uma string que especifica o tipo de algoritmo de aprendizado de máquina. Os tipos de algoritmos suportados incluem "Classificação", "Regressão" ou "Personalizado".
`artifacts.default.image.location`	O local da imagem do Docker vinculada a um URL do Docker.
`artifacts.default.image.executionType`	O tipo de execução do mecanismo. Esse valor corresponde ao idioma em que a imagem do Docker é criada e pode ser "Python", "R" ou "Tensorflow".

Solicitar PySpark/Scala

Ao fazer uma solicitação de receitas do PySpark, a variável executionType e type é "PySpark". Ao solicitar receitas do Scala, a variável executionType e type é "Spark". O exemplo de fórmula do Scala a seguir usa 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: {ORG_ID}' \
    -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"
            }
        }
    }
}'

Propriedade	Descrição
`name`	O nome desejado para o Mecanismo. A Receita correspondente a este Mecanismo herdará esse valor a ser exibido na interface do usuário como o nome da Receita.
`description`	Uma descrição opcional do mecanismo. A Receita correspondente a este Mecanismo herdará esse valor a ser exibido na interface do usuário como a descrição da Receita. Esta propriedade é obrigatória. Se não quiser fornecer uma descrição, defina seu valor como uma string vazia.
`type`	O tipo de execução do mecanismo. Esse valor corresponde ao idioma em que a imagem do Docker é criada. O valor pode ser definido como Spark ou PySpark.
`mlLibrary`	Um campo necessário ao criar mecanismos para fórmulas PySpark e Scala. Este campo deve ser definido como `databricks-spark`.
`artifacts.default.image.location`	O local da imagem Docker. Somente o Azure ACR ou o Dockerhub Público (não autenticado) são suportados.
`artifacts.default.image.executionType`	O tipo de execução do mecanismo. Esse valor corresponde ao idioma em que a imagem do Docker é criada. Pode ser "Spark" ou "PySpark".

Resposta

Uma resposta bem-sucedida retorna uma carga contendo os detalhes do mecanismo recém-criado, incluindo seu identificador exclusivo (id). O exemplo de resposta a seguir é para um Mecanismo Python. Todas as respostas do mecanismo seguem 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"
            }
        }
    }
}

Criar um mecanismo de pipeline de recursos usando URLs Docker

Você pode criar um mecanismo de pipeline de recursos executando uma solicitação POST e fornecendo seus metadados e um URL Docker que faz referência a uma imagem Docker.

Formato da API

POST /engines

Solicitação

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": [ ...
           ]
       }
   }
}'

Propriedade	Descrição
`type`	O tipo de execução do mecanismo. Esse valor corresponde ao idioma em que a imagem do Docker é criada. O valor pode ser definido como Spark ou PySpark.
`algorithm`	O algoritmo que está sendo usado, defina esse valor como `fp` (pipeline de recursos).
`name`	O nome desejado para o Mecanismo de pipeline de recursos. A Receita correspondente a este Mecanismo herdará esse valor a ser exibido na interface do usuário como o nome da Receita.
`description`	Uma descrição opcional do mecanismo. A Receita correspondente a este Mecanismo herdará esse valor a ser exibido na interface do usuário como a descrição da Receita. Esta propriedade é obrigatória. Se não quiser fornecer uma descrição, defina seu valor como uma string vazia.
`mlLibrary`	Um campo necessário ao criar mecanismos para fórmulas PySpark e Scala. Este campo deve ser definido como `databricks-spark`.
`artifacts.default.image.location`	O local da imagem Docker. Somente o Azure ACR ou o Dockerhub Público (não autenticado) são suportados.
`artifacts.default.image.executionType`	O tipo de execução do mecanismo. Esse valor corresponde ao idioma em que a imagem do Docker é criada. Pode ser "Spark" ou "PySpark".
`artifacts.default.image.packagingType`	O tipo de embalagem do motor. Esse valor deve ser definido como `docker`.
`artifacts.default.defaultMLInstanceConfigs`	Seu `pipeline.json` parâmetros do arquivo de configuração.

Resposta

Uma resposta bem-sucedida retorna uma carga contendo os detalhes do mecanismo de pipeline de recursos recém-criado, incluindo seu identificador exclusivo (id). O exemplo de resposta a seguir é para um mecanismo de pipeline de recursos 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 uma lista de mecanismos

Você pode recuperar uma lista de Mecanismos executando uma única solicitação do GET. Para ajudar a filtrar resultados, você pode especificar parâmetros de consulta no caminho da solicitação. Para obter uma lista de queries disponíveis, consulte a seção Apêndice em parâmetros de consulta para recuperação de ativos.

Formato da API

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

Solicitação

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: {ORG_ID}' \
    -H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}'

Resposta

Uma resposta bem-sucedida retorna uma lista de Mecanismos e seus detalhes.

{
    "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 um mecanismo específico

Você pode recuperar os detalhes de um mecanismo específico executando uma solicitação de GET que inclui a ID do mecanismo desejado no caminho da solicitação.

Formato da API

GET /engines/{ENGINE_ID}

Parâmetro	Descrição
`{ENGINE_ID}`	A ID de um mecanismo existente.

Solicitação

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: {ORG_ID}' \
    -H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}'

Resposta

Uma resposta bem-sucedida retorna uma carga contendo os detalhes do Mecanismo desejado.

{
    "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"
            }
        }
    }
}

Atualizar um mecanismo

Você pode modificar e atualizar um Mecanismo existente, sobrescrevendo suas propriedades por meio de uma solicitação de PUT que inclua a ID do Mecanismo de Direcionamento no caminho da solicitação e fornecendo uma carga JSON contendo propriedades atualizadas.

OBSERVAÇÃO

Para garantir o sucesso dessa solicitação do PUT, sugerimos que primeiro você execute uma solicitação do GET para recuperar o mecanismo pela ID. Em seguida, modifique e atualize o objeto JSON retornado e aplique a totalidade do objeto JSON modificado como a carga para a solicitação PUT.

O exemplo de chamada de API a seguir atualizará o nome e a descrição de um Mecanismo enquanto tiver essas propriedades inicialmente:

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

Formato da API

PUT /engines/{ENGINE_ID}

Parâmetro	Descrição
`{ENGINE_ID}`	A ID de um mecanismo existente.

Solicitação

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: {ORG_ID}' \
    -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"
                }
            }
        }
    }'

Resposta

Uma resposta bem-sucedida retorna uma carga contendo os detalhes atualizados do Mecanismo.

{
    "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"
            }
        }
    }
}

Excluir um mecanismo

Você pode excluir um mecanismo executando uma solicitação de DELETE ao especificar a ID do mecanismo de direcionamento no caminho da solicitação. A exclusão de um mecanismo excluirá em cascata todas as MLInentações que fazem referência a esse mecanismo, incluindo quaisquer Experimentos e execuções de Experimento pertencentes a essas MLInentons.

Formato da API

DELETE /engines/{ENGINE_ID}

Parâmetro	Descrição
`{ENGINE_ID}`	A ID de um mecanismo existente.

Solicitação

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: {ORG_ID}' \
    -H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}'

Resposta

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

Recursos em adobe.com

Multichannel Communication Targeted Content Managed Cloud Content As A Service Lookalike Modeling Predictive Analytics

Pesquisa nova e melhorada

Ponto de extremidade de mecanismos

Procure o registro do Docker

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