實驗端點

模型開發與訓練是在實驗層級進行，其中實驗由MLInstance、訓練執行和計分執行組成。

建立實驗

您可以執行POST請求，同時在請求裝載中提供名稱和有效的MLInstance ID，以建立實驗。

注意

與UI中的模型訓練不同，透過明確的API呼叫建立實驗不會自動建立並執行訓練執行。

API格式

POST /experiments

請求

curl -X POST \
    https://platform.adobe.io/data/sensei/experiments \
    -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=experiment.v1.json' \
    -d '{
        "name": "a name for this Experiment",
        "mlInstanceId": "46986c8f-7739-4376-8509-0178bdf32cda"
    }'

屬性	說明
`name`	實驗的所需名稱。與此實驗相對應的訓練執行將繼承此值，以便在UI中顯示為訓練執行名稱。
`mlInstanceId`	有效的MLInstance ID。

回應

成功的回應會傳回包含新建立之實驗詳細資料（包括其唯一識別碼）的負載(id)。

{
    "id": "5cb25a2d-2cbd-4c99-a619-8ddae5250a7b",
    "name": "A name for this Experiment",
    "mlInstanceId": "46986c8f-7739-4376-8509-0178bdf32cda",
    "created": "2019-01-01T00:00:00.000Z",
    "createdBy": {
        "userId": "Jane_Doe@AdobeID"
    },
    "updated": "2019-01-01T00:00:00.000Z",
    "createdByService": false
}

建立並執行訓練或計分執行

您可以執行POST請求並提供有效的實驗ID並指定執行任務，以建立訓練或計分執行。只有在「實驗」有現有且成功的訓練執行時，才可建立計分執行。成功建立培訓運行將初始化模型培訓過程，成功完成該過程將生成一個受培訓的模型。產生已訓練的模型將取代任何先前現有的模型，使得實驗在任何指定時間只能使用單一已訓練的模型。

API格式

POST /experiments/{EXPERIMENT_ID}/runs

參數	說明
`{EXPERIMENT_ID}`	有效的實驗ID。

請求

curl -X POST \
    https://platform.adobe.io/data/sensei/experiments/5cb25a2d-2cbd-4c99-a619-8ddae5250a7b/runs \
    -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=experimentRun.v1.json' \
    -d '{
        "mode": "{TASK}"
    }'

屬性	說明
`{TASK}`	指定運行的任務。將此值設為訓練的`train`、計分的`score`或功能管道的`featurePipeline`。

回應

成功的回應會傳回包含新建立之執行之詳細資料的裝載，包括繼承的預設訓練或計分參數，以及執行的唯一ID({RUN_ID})。

{
    "id": "33408593-2871-4198-a812-6d1b7d939cda",
    "mode": "{TASK}",
    "experimentId": "5cb25a2d-2cbd-4c99-a619-8ddae5250a7b",
    "created": "2019-01-01T00:00:00.000Z",
    "createdBy": {
        "userId": "Jane_Doe@AdobeID"
    },
    "updated": "2019-01-01T00:00:00.000Z",
    "createdBySchedule": false,
    "tasks": [
        {
            "name": "{TASK}",
            "parameters": [
                {
                    "key": "parameter",
                    "value": "parameter value"
                }
            ]
        }
    ]
}

擷取實驗清單

您可以執行單一GET請求並提供有效的MLInstance ID作為查詢參數，以擷取屬於特定MLInstance的實驗清單。有關可用查詢的清單，請參閱資產檢索查詢參數的附錄部分。

API格式

GET /experiments
GET /experiments?property=mlInstanceId=={MLINSTANCE_ID}

參數	說明
`{MLINSTANCE_ID}`	提供有效的MLInstance ID，以擷取屬於該特定MLInstance的實驗清單。

請求

curl -X GET \
    https://platform.adobe.io/data/sensei/experiments?property=mlInstanceId==46986c8f-7739-4376-8509-0178bdf32cda \
    -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}'

回應

成功的回應會傳回共用相同MLInstance ID({MLINSTANCE_ID})的實驗清單。

{
    "children": [
        {
            "id": "5cb25a2d-2cbd-4c99-a619-8ddae5250a7b",
            "name": "A name for this Experiment",
            "mlInstanceId": "46986c8f-7739-4376-8509-0178bdf32cda",
            "created": "2019-01-01T00:00:00.000Z",
            "updated": "2019-01-01T00:00:00.000Z",
            "createdByService": false
        },
        {
            "id": "6cb25a2d-2cbd-4c99-a619-8ddae5250a7b",
            "name": "Training Run 1",
            "mlInstanceId": "46986c8f-7839-4376-8509-0178bdf32cda",
            "created": "2019-01-01T00:00:00.000Z",
            "updated": "2019-01-01T00:00:00.000Z",
            "createdByService": false
        },
        {
            "id": "7cb25a2d-2cbd-4c99-a619-8ddae5250a7b",
            "name": "Training Run 2",
            "mlInstanceId": "46986c8f-7939-4376-8509-0178bdf32cda",
            "created": "2019-01-01T00:00:00.000Z",
            "updated": "2019-01-01T00:00:00.000Z",
            "createdByService": false
        }
    ],
    "_page": {
        "property": "deleted==false",
        "count": 3
    }
}

擷取特定實驗

您可以執行GET請求，在請求路徑中包含所需實驗的ID，以擷取特定實驗的詳細資訊。

API格式

GET /experiments/{EXPERIMENT_ID}

參數	說明
`{EXPERIMENT_ID}`	有效的實驗ID。

請求

curl -X GET \
    https://platform.adobe.io/data/sensei/experiments/5cb25a2d-2cbd-4c99-a619-8ddae5250a7b \
    -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}'

回應

成功的回應會傳回包含所請求實驗詳細資料的裝載。

{
    "id": "5cb25a2d-2cbd-4c99-a619-8ddae5250a7b",
    "name": "A name for this Experiment",
    "mlInstanceId": "46986c8f-7739-4376-8509-0178bdf32cda",
    "created": "2019-01-01T00:00:00.000Z",
    "createdBy": {
        "userId": "Jane_Doe@AdobeID"
    },
    "updated": "2019-01-01T00:00:00.000Z",
    "createdByService": false
}

擷取實驗執行清單

您可以執行單一GET要求並提供有效的實驗ID，以擷取屬於特定實驗的訓練或計分執行清單。若要協助篩選結果，您可以在請求路徑中指定查詢參數。有關可用查詢參數的完整清單，請參閱資產檢索查詢參數的附錄部分。

注意

組合多個查詢參數時，必須以&符號分隔。

API格式

GET /experiments/{EXPERIMENT_ID}/runs
GET /experiments/{EXPERIMENT_ID}/runs?{QUERY_PARAMETER}={VALUE}
GET /experiments/{EXPERIMENT_ID}/runs?{QUERY_PARAMETER_1}={VALUE_1}&{QUERY_PARAMETER_2}={VALUE_2}

參數	說明
`{EXPERIMENT_ID}`	有效的實驗ID。
`{QUERY_PARAMETER}`	用於篩選結果的可用查詢參數之一。
`{VALUE}`	前面查詢參數的值。

請求

下列請求包含查詢，並擷取屬於某些實驗的訓練執行清單。

curl -X GET \
    https://platform.adobe.io/data/sensei/experiments/5cb25a2d-2cbd-4c99-a619-8ddae5250a7b/runs?property=mode==train \
    -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}'

回應

成功的回應會傳回包含執行清單及其每個詳細資訊（包括其實驗執行ID）的裝載。{RUN_ID}

{
    "children": [
        {
            "id": "33408593-2871-4198-a812-6d1b7d939cda",
            "mode": "train",
            "experimentId": "5cb25a2d-2cbd-4c99-a619-8ddae5250a7b",
            "created": "2019-01-01T00:00:00.000Z",
            "createdBy": {
                "userId": "Jane_Doe@AdobeID"
            },
            "createdBySchedule": false
        }
    ],
    "_page": {
        "property": "mode==train,experimentId==5cb25a2d-2cbd-4c99-a619-8ddae5250a7b,deleted==false",
        "totalCount": 1,
        "count": 1
    }
}

更新實驗

您可以透過PUT請求覆寫現有實驗的屬性，該請求在請求路徑中包含目標實驗的ID，並提供包含已更新屬性的JSON裝載，借此更新現有實驗。

秘訣

為確保此PUT請求成功，建議您先執行GET請求，以擷取「依ID擷取實驗」(Emperity by ID)。然後，修改並更新傳回的JSON物件，並套用已修改的JSON物件的完整內容作為PUT要求的裝載。

下列範例API呼叫會在最初具有這些屬性時更新實驗的名稱：

{
    "name": "A name for this Experiment",
    "mlInstanceId": "46986c8f-7739-4376-8509-0178bdf32cda",
    "created": "2019-01-01T00:00:00.000Z",
    "createdBy": {
        "userId": "Jane_Doe@AdobeID"
    },
    "createdByService": false
}

API格式

PUT /experiments/{EXPERIMENT_ID}

參數	說明
`{EXPERIMENT_ID}`	有效的實驗ID。

請求

curl -X PUT \
    https://platform.adobe.io/data/sensei/experiments/5cb25a2d-2cbd-4c99-a619-8ddae5250a7b \
    -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=experiments.v1.json' \
    -d '{
        "name": "An upated name",
        "mlInstanceId": "46986c8f-7739-4376-8509-0178bdf32cda",
        "created": "2019-01-01T00:00:00.000Z",
        "createdBy": {
            "userId": "Jane_Doe@AdobeID"
        },
        "createdByService": false
    }'

回應

成功的回應會傳回包含實驗更新詳細資料的負載。

{
    "id": "5cb25a2d-2cbd-4c99-a619-8ddae5250a7b",
    "name": "An updated name",
    "mlInstanceId": "46986c8f-7739-4376-8509-0178bdf32cda",
    "created": "2019-01-01T00:00:00.000Z",
    "createdBy": {
        "userId": "Jane_Doe@AdobeID"
    },
    "updated": "2019-01-02T00:00:00.000Z",
    "createdByService": false
}

刪除實驗

您可以執行DELETE請求，將目標實驗的ID包含在請求路徑中，以刪除單一實驗。

API格式

DELETE /experiments/{EXPERIMENT_ID}

參數	說明
`{EXPERIMENT_ID}`	有效的實驗ID。

請求

curl -X DELETE \
    https://platform.adobe.io/data/sensei/experiments/5cb25a2d-2cbd-4c99-a619-8ddae5250a7b \
    -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}'

回應

{
    "title": "Success",
    "status": 200,
    "detail": "Experiment successfully deleted"
}

刪除由MLInstance ID進行的實驗

您可以執行DELETE請求，將MLInstance ID作為查詢參數，刪除屬於特定MLInstance的所有實驗。

API格式

DELETE /experiments?mlInstanceId={MLINSTANCE_ID}

參數	說明
`{MLINSTANCE_ID}`	有效的MLInstance ID。

請求

curl -X DELETE \
    https://platform.adobe.io/data/sensei/experiments?mlInstanceId=46986c8f-7739-4376-8509-0178bdf32cda \
    -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}'

回應

{
    "title": "Success",
    "status": 200,
    "detail": "Experiments successfully deleted"
}

adobe.com 上的資源

Customer Acquisition Mobile Commerce Lookalike Modeling Customer Segmentation Predictive Analytics Performance Optimization

實驗端點

建立實驗

建立並執行訓練或計分執行

擷取實驗清單

擷取特定實驗

擷取實驗執行清單

更新實驗

刪除實驗

刪除由MLInstance ID進行的實驗

adobe.com 上的資源

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