Sensei Machine Learning API-Handbuch

Die Sensei Machine Learning-API bietet Datenwissenschaftlern einen Mechanismus zum Organisieren und Verwalten von maschinellen Lerndiensten, von der Algorithmusüberwachung über Experimente bis zur Dienstbereitstellung.

In diesem Entwicklerhandbuch finden Sie Anleitungen, die Ihnen beim Beginn mit der Sensei Machine Learning API helfen. Außerdem werden API-Aufrufe für die Ausführung von CRUD-Vorgängen in verschiedenen Data Science Workspace-Ressourcen veranschaulicht.

Erste Schritte

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

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

Alle Ressourcen in Experience Platform werden zu bestimmten virtuellen Sandboxen isoliert. Für alle Anforderungen an Platform-APIs ist ein Header erforderlich, der den Namen der Sandbox angibt, in der der Vorgang ausgeführt wird in:

  • x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}

Weitere Informationen zu Sandboxen 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 Muster-API-Aufrufe für die folgenden Endpunktgruppen ausführen:

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