Ponto de extremidade MLSServices

Um MLService é um modelo treinado publicado que fornece à sua organização a capacidade de acessar e reutilizar modelos desenvolvidos anteriormente. Um recurso essencial do MLServices é a capacidade de automatizar o treinamento e a pontuação de acordo com a programação. As execuções de treinamento programado podem ajudar a manter a eficiência e a precisão de um modelo, enquanto as execuções de pontuação programadas podem garantir que novos insights sejam gerados de forma consistente.

Os agendamentos automatizados de treinamento e pontuação são definidos com um carimbo de data e hora inicial, data e hora final e uma frequência representada como uma expressão cron. Os agendamentos podem ser definidos quando criação de um serviço MLS ou aplicada por atualização de um MLService existente.

Criar um serviço MLS

Você pode criar um MLService executando uma solicitação de POST e uma carga que fornece um nome para o serviço e uma ID de instância MLI válida. A Instância MLI usada para criar um MLService não é necessária para ter Experimentos de treinamento existentes, mas você pode optar por criar o MLService com um modelo treinado existente, fornecendo a ID de experiência e a ID de execução de treinamento correspondentes.

Formato da API

POST /mlServices

Solicitação

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

Propriedade	Descrição
`name`	O nome desejado para o MLService. O serviço correspondente a este MLService herdará este valor a ser exibido na interface do usuário da Galeria de Serviços como o nome do serviço.
`description`	Uma descrição opcional para o MLService. O serviço correspondente a este MLService herdará este valor a ser exibido na interface do usuário da Galeria de Serviços como a descrição do serviço.
`mlInstanceId`	Uma ID de Instância MLI válida.
`trainingDataSetId`	Uma ID de conjunto de dados de treinamento que, se fornecida, substituirá a ID de conjunto de dados padrão da instância MLI. Se a Instância MLI usada para criar o MLService não definir um conjunto de dados de treinamento, você deve fornecer uma ID de conjunto de dados de treinamento adequada.
`trainingExperimentId`	Uma ID de Experimento que você pode fornecer opcionalmente. Se esse valor não for fornecido, a criação do MLService também criará um novo Experimento usando as configurações padrão da instância MLI.
`trainingExperimentRunId`	Uma ID de execução de treinamento que você pode fornecer opcionalmente. Se esse valor não for fornecido, a criação do MLService também criará e executará uma execução de treinamento usando os parâmetros de treinamento padrão da MLInposition.
`trainingSchedule`	Um cronograma de treinamento automatizado é executado. Se essa propriedade estiver definida, o MLService executará automaticamente as execuções de treinamento de acordo com um agendamento.
`trainingSchedule.startTime`	Um carimbo de data e hora para o qual o treinamento programado é executado começará.
`trainingSchedule.endTime`	Um carimbo de data e hora para o qual o treinamento programado é executado terminará.
`trainingSchedule.cron`	Uma expressão cron que define a frequência das execuções de treinamento automatizado.
`scoringSchedule`	Um agendamento para execuções automatizadas de pontuação. Se essa propriedade estiver definida, o MLService executará automaticamente execuções de pontuação de acordo com uma programação.
`scoringSchedule.startTime`	Um carimbo de data e hora para o qual a pontuação programada será iniciada.
`scoringSchedule.endTime`	Um carimbo de data e hora para o qual a pontuação programada é executada terminará.
`scoringSchedule.cron`	Uma expressão cron que define a frequência das execuções de pontuação automatizadas.

Resposta

Uma resposta bem-sucedida retorna uma carga contendo os detalhes do serviço MLS recém-criado, incluindo seu identificador exclusivo (id), ID do experimento para treinamento (trainingExperimentId), ID do experimento para pontuação (scoringExperimentId) e a ID do conjunto de dados de treinamento de entrada (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"
}

Recuperar uma lista de MLServices

Você pode recuperar uma lista de MLServices 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 /mlServices
GET /mlServices?{QUERY_PARAMETER}={VALUE}
GET /mlServices?{QUERY_PARAMETER_1}={VALUE_1}&{QUERY_PARAMETER_2}={VALUE_2}

Parâmetro	Descrição
`{QUERY_PARAMETER}`	Um dos parâmetros de consulta disponíveis usado para filtrar resultados.
`{VALUE}`	O valor do parâmetro de consulta anterior.

Solicitação

A solicitação a seguir contém um query e recupera uma lista de MLServices que compartilham a mesma ID de instância MLI ({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: {ORG_ID}' \
    -H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}'

Resposta

Uma resposta bem-sucedida retorna uma lista de MLServices e seus detalhes, incluindo a ID do serviço MLS ({MLSERVICE_ID}), ID do experimento para treinamento ({TRAINING_ID}), ID do experimento para pontuação ({SCORING_ID}) e a ID do conjunto de dados de treinamento de entrada ({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
    }
}

Recuperar um serviço MLS específico

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

Formato da API

GET /mlServices/{MLSERVICE_ID}

{MLSERVICE_ID}: Uma ID de serviço MLS válida.

Solicitação

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

Resposta

Uma resposta bem-sucedida retorna uma carga contendo os detalhes do serviço MLS solicitado.

{
    "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"
}

Atualizar um serviço MLS

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

DICA

Para garantir o sucesso dessa solicitação do PUT, sugerimos que primeiro você execute uma solicitação do GET para recuperar o MLService por 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.

Formato da API

PUT /mlServices/{MLSERVICE_ID}

{MLSERVICE_ID}: Uma ID de serviço MLS válida.

Solicitação

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

Resposta

Uma resposta bem-sucedida retorna uma carga contendo os detalhes atualizados do 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"
}

Excluir um serviço MLS

Você pode excluir um único MLService executando uma solicitação do DELETE que inclui a ID do MLService de destino no caminho da solicitação.

Formato da API

DELETE /mlServices/{MLSERVICE_ID}

Parâmetro	Descrição
`{MLSERVICE_ID}`	Uma ID de serviço MLS válida.

Solicitação

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

Resposta

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

Excluir MLServices por ID de instância da MLI

Você pode excluir todos os MLServices pertencentes a uma instância MLI específica executando uma solicitação DELETE que especifica uma ID de instância MLI como um parâmetro de consulta.

Formato da API

DELETE /mlServices?mlInstanceId={MLINSTANCE_ID}

Parâmetro	Descrição
`{MLINSTANCE_ID}`	Uma ID de Instância MLI válida.

Solicitação

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

Resposta

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

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