Endpoint MLServices

Un servizio MLService è un modello di formazione pubblicato che consente alla vostra azienda di accedere e riutilizzare modelli sviluppati in precedenza. Una caratteristica chiave di MLServices è la capacità di automatizzare la formazione e il punteggio su base programmata. Le sessioni di formazione pianificate possono contribuire a mantenere l'efficienza e la precisione di un modello, mentre le esecuzioni di punteggio pianificate possono garantire la generazione coerente di nuove informazioni.

I programmi di formazione e valutazione automatizzati sono definiti con una marca temporale iniziale, una marca temporale finale e una frequenza rappresentata come espressione cron. Le pianificazioni possono essere definite durante la creazione di un servizio MLS o applicate mediante l'aggiornamento di un servizio MLService esistente](#update-an-mlservice).[

Creare un servizio MLS

Potete creare un servizio MLS eseguendo una richiesta di POST e un payload che fornisce un nome per il servizio e un ID MLInvalido. L’istanza MLI utilizzata per creare un servizio MLS non è necessaria per disporre di sperimentazioni di formazione esistenti, ma potete scegliere di creare il servizio MLService con un modello già esistente fornendo l’ID di esperienza e l’ID di esecuzione della formazione corrispondenti.

Formato API

POST /mlServices

Richiesta

curl -X POST \
    https://platform.adobe.io/data/sensei/mlServices \
    -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=mlService.v1.json' \
    -d '{
        "name": "A name for this MLService",
        "description": "A description for this MLService",
        "mlInstanceId": "46986c8f-7739-4376-8509-0178bdf32cda",
        "trainingDataSetId": "5ee3cd7f2d34011913c56941",
        "trainingExperimentId": "014d8acf-08fb-421c-8b65-760c8799c627",
        "trainingExperimentRunId": "33408593-2871-4198-a812-6d1b7d939cda",
        "trainingSchedule": {
            "startTime": "2019-01-01T00:00",
            "endTime": "2019-12-31T00:00",
            "cron": "20 * * * *"
        },
        "scoringSchedule": {
            "startTime": "2019-01-01T00:00",
            "endTime": "2019-12-31T00:00",
            "cron": "20 * * * *"
        }
    }'

Proprietà	Descrizione
`name`	Nome desiderato per MLService. Il servizio corrispondente a questo servizio MLService erediterà questo valore per essere visualizzato nell'interfaccia utente della Galleria servizi come nome del servizio.
`description`	Una descrizione facoltativa per MLService. Il servizio corrispondente a questo servizio MLService erediterà questo valore per essere visualizzato nell'interfaccia utente della Galleria servizi come descrizione del servizio.
`mlInstanceId`	Un ID istanza MLI valido.
`trainingDataSetId`	Un ID dataset di formazione che, se fornito, ignorerà l'ID dataset predefinito dell'istanza MLI. Se l’istanza MLI utilizzata per creare il servizio MLService non definisce un set di dati di formazione, dovete fornire un ID set di dati di formazione appropriato.
`trainingExperimentId`	Un ID esperimento che puoi facoltativamente fornire. Se questo valore non viene fornito, la creazione di MLService creerà anche un nuovo esperimento utilizzando le configurazioni predefinite di MLIn.
`trainingExperimentRunId`	Un ID di esecuzione della formazione che potete facoltativamente fornire. Se questo valore non viene fornito, la creazione di MLService creerà ed eseguirà anche un'esecuzione di formazione utilizzando i parametri di formazione predefiniti di MLIn.
`trainingSchedule`	Viene eseguita una pianificazione per la formazione automatizzata. Se questa proprietà è definita, MLService eseguirà automaticamente la formazione in base a quanto previsto.
`trainingSchedule.startTime`	Una marca temporale per la quale verrà avviata la formazione pianificata.
`trainingSchedule.endTime`	Una marca temporale per la quale terminerà l'esecuzione della formazione pianificata.
`trainingSchedule.cron`	Un'espressione cron che definisce la frequenza delle esecuzioni di formazione automatizzate.
`scoringSchedule`	Programmazione per l'esecuzione automatica del punteggio. Se questa proprietà è definita, MLService eseguirà automaticamente l'esecuzione del punteggio su base programmata.
`scoringSchedule.startTime`	Marca temporale per la quale verrà avviata l'esecuzione del punteggio pianificato.
`scoringSchedule.endTime`	Una marca temporale per la quale terminerà l'esecuzione del punteggio pianificato.
`scoringSchedule.cron`	Espressione cron che definisce la frequenza delle esecuzioni di punteggio automatizzate.

Risposta

Una risposta corretta restituisce un payload contenente i dettagli del servizio MLService appena creato, incluso l'identificatore univoco (id), l'ID esperimento per la formazione (trainingExperimentId), l'ID esperimento per il punteggio (scoringExperimentId) e l'ID del set di dati di formazione in input (trainingDataSetId).

{
    "id": "68d936d8-17e6-44ef-a4b6-c7502055638b",
    "name": "A name for this MLService",
    "description": "A description for this MLService",
    "mlInstanceId": "46986c8f-7739-4376-8509-0178bdf32cda",
    "trainingExperimentId": "014d8acf-08fb-421c-8b65-760c8799c627",
    "trainingDataSetId": "5ee3cd7f2d34011913c56941",
    "scoringExperimentId": "76c2b1b-fad7-4b31-8c54-19ecc18b1ea0",
    "created": "2019-01-01T00:00:00.000Z",
    "createdBy": {
        "userId": "Jane_Doe@AdobeID"
    },
    "trainingSchedule": {
        "startTime": "2019-01-01T00:00",
        "endTime": "2019-12-31T00:00",
        "cron": "20 * * * *"
    },
    "scoringSchedule": {
        "startTime": "2019-01-01T00:00",
        "endTime": "2019-12-31T00:00",
        "cron": "20 * * * *"
    },
    "updated": "2019-01-01T00:00:00.000Z"
}

Recupera un elenco di MLServices

È possibile recuperare un elenco di MLServices eseguendo una singola richiesta di GET. Per facilitare il filtraggio dei risultati, potete specificare i parametri di query nel percorso di richiesta. Per un elenco delle query disponibili, consultate la sezione appendice sui parametri di query per il recupero delle risorse.

Formato API

GET /mlServices
GET /mlServices?{QUERY_PARAMETER}={VALUE}
GET /mlServices?{QUERY_PARAMETER_1}={VALUE_1}&{QUERY_PARAMETER_2}={VALUE_2}

Parametro	Descrizione
`{QUERY_PARAMETER}`	Uno dei parametri di query disponibili utilizzati per filtrare i risultati.
`{VALUE}`	Il valore del parametro di query precedente.

Richiesta

La richiesta seguente contiene una query e recupera un elenco di MLServices che condividono lo stesso ID istanza ({MLINSTANCE_ID}).

curl -X GET \
    'https://platform.adobe.io/data/sensei/mlServices?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}'

Risposta

Una risposta corretta restituisce un elenco di MLServices e i relativi dettagli, inclusi l'ID di servizio MLS ({MLSERVICE_ID}), l'ID di esperimento per la formazione ({TRAINING_ID}), l'ID di esperimento per il punteggio ({SCORING_ID}) e l'ID di set di dati per la formazione di input ({DATASET_ID}).

{
    "children": [
        {
            "id": "68d936d8-17e6-44ef-a4b6-c7502055638b",
            "name": "A service created in UI",
            "mlInstanceId": "46986c8f-7739-4376-8509-0178bdf32cda",
            "trainingExperimentId": "014d8acf-08fb-421c-8b65-760c8799c627",
            "trainingDataSetId": "5ee3cd7f2d34011913c56941",
            "scoringExperimentId": "76c2b1b-fad7-4b31-8c54-19ecc18b1ea0",
            "created": "2019-01-01T00:00:00.000Z",
            "createdBy": {
                "displayName": "Jane Doe",
                "userId": "Jane_Doe@AdobeID"
            },
            "updated": "2019-01-01T00:00:00.000Z"
        }
    ],
    "_page": {
        "property": "mlInstanceId==46986c8f-7739-4376-8509-0178bdf32cda,deleted==false",
        "count": 1
    }
}

Recuperare un servizio MLS specifico

Potete recuperare i dettagli di un esperimento specifico eseguendo una richiesta di GET che include l'ID del servizio MLS desiderato nel percorso della richiesta.

Formato API

GET /mlServices/{MLSERVICE_ID}

{MLSERVICE_ID}: Un ID MLService valido.

Richiesta

curl -X GET \
    https://platform.adobe.io/data/sensei/mlServices/68d936d8-17e6-44ef-a4b6-c7502055638b \
    -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}'

Risposta

Una risposta corretta restituisce un payload contenente i dettagli del servizio MLService richiesto.

{
    "id": "68d936d8-17e6-44ef-a4b6-c7502055638b",
    "name": "A name for this MLService",
    "description": "A description for this MLService",
    "mlInstanceId": "46986c8f-7739-4376-8509-0178bdf32cda",
    "trainingExperimentId": "014d8acf-08fb-421c-8b65-760c8799c627",
    "trainingDataSetId": "5ee3cd7f2d34011913c56941",
    "scoringExperimentId": "76c2b1b-fad7-4b31-8c54-19ecc18b1ea0",
    "created": "2019-01-01T00:00:00.000Z",
    "createdBy": {
        "userId": "Jane_Doe@AdobeID"
    },
    "updated": "2019-01-01T00:00:00.000Z"
}

Aggiornare un servizio MLS

Potete aggiornare un servizio MLS esistente sovrascrivendone le proprietà tramite una richiesta di PUT che include l'ID di MLService di destinazione nel percorso di richiesta e fornisce un payload JSON contenente le proprietà aggiornate.

SUGGERIMENTO

Per garantire il successo di questa richiesta di PUT, si consiglia innanzitutto di eseguire una richiesta di GET per recuperare il servizio MLService tramite ID. Quindi, modificate e aggiornate l'oggetto JSON restituito e applicate l'intero oggetto JSON modificato come payload per la richiesta di PUT.

Formato API

PUT /mlServices/{MLSERVICE_ID}

{MLSERVICE_ID}: Un ID MLService valido.

Richiesta

curl -X PUT \
    https://platform.adobe.io/data/sensei/mlServices/68d936d8-17e6-44ef-a4b6-c7502055638b \
    -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=mlService.v1.json' \
    -d '{
        "name": "A name for this MLService",
        "description": "A description for this MLService",
        "mlInstanceId": "46986c8f-7739-4376-8509-0178bdf32cda",
        "trainingExperimentId": "014d8acf-08fb-421c-8b65-760c8799c627",
        "trainingDataSetId": "5ee3cd7f2d34011913c56941",
        "scoringExperimentId": "76c2b1b-fad7-4b31-8c54-19ecc18b1ea0",
        "trainingSchedule": {
            "startTime": "2019-01-01T00:00",
            "endTime": "2019-12-31T00:00",
            "cron": "20 * * * *"
        },
        "scoringSchedule": {
            "startTime": "2019-01-01T00:00",
            "endTime": "2019-12-31T00:00",
            "cron": "20 * * * *"
        }
    }'

Risposta

Una risposta corretta restituisce un payload contenente i dettagli aggiornati di MLService.

{
    "id": "68d936d8-17e6-44ef-a4b6-c7502055638b",
    "name": "A name for this MLService",
    "description": "A description for this MLService",
    "mlInstanceId": "46986c8f-7739-4376-8509-0178bdf32cda",
    "trainingExperimentId": "014d8acf-08fb-421c-8b65-760c8799c627",
    "trainingDataSetId": "5ee3cd7f2d34011913c56941",
    "scoringExperimentId": "76c2b1b-fad7-4b31-8c54-19ecc18b1ea0",
    "created": "2019-01-01T00:00:00.000Z",
    "createdBy": {
        "userId": "Jane_Doe@AdobeID"
    },
    "trainingSchedule": {
        "startTime": "2019-01-01T00:00",
        "endTime": "2019-12-31T00:00",
        "cron": "20 * * * *"
    },
    "scoringSchedule": {
        "startTime": "2019-01-01T00:00",
        "endTime": "2019-12-31T00:00",
        "cron": "20 * * * *"
    },
    "updated": "2019-01-02T00:00:00.000Z"
}

Eliminare un servizio MLS

È possibile eliminare un singolo servizio MLS eseguendo una richiesta DELETE che include l'ID del servizio MLService di destinazione nel percorso della richiesta.

Formato API

DELETE /mlServices/{MLSERVICE_ID}

Parametro	Descrizione
`{MLSERVICE_ID}`	Un ID MLService valido.

Richiesta

curl -X DELETE \
    https://platform.adobe.io/data/sensei/mlServices/68d936d8-17e6-44ef-a4b6-c7502055638b \
    -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}'

Risposta

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

Eliminazione di MLServices per ID istanza

Potete eliminare tutti i servizi MLS appartenenti a una particolare istanza MLIneseguendo una richiesta DELETE che specifica un ID MLIncome parametro di query.

Formato API

DELETE /mlServices?mlInstanceId={MLINSTANCE_ID}

Parametro	Descrizione
`{MLINSTANCE_ID}`	Un ID istanza MLI valido.

Richiesta

curl -X DELETE \
    https://platform.adobe.io/data/sensei/mlServices?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}'

Risposta

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

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