Sensei Machine Learning-API-Handbuch

Die Sensei Machine Learning-API bietet Datenwissenschaftlern einen Mechanismus zum Organisieren und Verwalten von maschinellen Lerndiensten, von der Onboarding von Algorithmen über Experimente bis hin zur Bereitstellung von Diensten.

Dieses Entwicklerhandbuch enthält Schritte, die Sie bei der Verwendung der Sensei Machine Learning API unterstützen, und zeigt API-Aufrufe für die Ausführung von CRUD-Vorgängen für verschiedene Data Science Workspace-Ressourcen.

Erste Schritte

Sie müssen das Tutorial authentication abgeschlossen haben, um Zugriff auf die folgenden Anforderungsheader zu erhalten, um Aufrufe an Adobe Experience Platform-APIs durchführen zu können:

  • Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}
  • x-api-key: {API_KEY}
  • x-gw-ims-org-id: {IMS_ORG}

Alle Ressourcen in Experience Platform sind auf bestimmte virtuelle Sandboxes beschränkt. Bei allen Anfragen an Platform-APIs ist eine Kopfzeile erforderlich, die den Namen der Sandbox angibt, in der der Vorgang ausgeführt werden soll:

  • x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}

Weitere Informationen zu Sandboxes in Platform finden Sie in der Sandbox-Übersichtsdokumentation.

Bei allen Anfragen mit einer Payload (POST, PUT, PATCH) ist eine zusätzliche Kopfzeile erforderlich:

  • Content-Type: application/json

Nächste Schritte

Nachdem Sie die erforderlichen Authentifizierungsberechtigungen gesammelt haben, können Sie in den folgenden Abschnitten dieses Entwicklerhandbuchs API-Beispielaufrufe an die folgenden Endpunktgruppen senden:

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