MLServices

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 o agendamento. As execuções de treinamento programadas 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.

As programações de treinamento e pontuação automatizadas são definidas com um carimbo de data e hora inicial, um carimbo de data e hora final e uma frequência representada como uma expressão cron. As programações podem ser definidas ao criar um MLService ou aplicadas ao atualizar um MLServiceexistente.

Criar um MLService

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: {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 * * * *"
        }
    }'

Propriedade	Descrição
`name`	O nome desejado para o MLService. O serviço correspondente a este MLService herdará esse valor para 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 esse valor para ser exibido na interface do usuário da Service Gallery como a descrição do serviço.
`mlInstanceId`	Uma ID de instância MLI válida.
`trainingDataSetId`	Uma ID do conjunto de dados de treinamento que, se fornecida, substituirá a ID do conjunto de dados padrão da MLInposition. Se a instância MLI usada para criar o MLService não definir um conjunto de dados de treinamento, você deverá fornecer uma ID de conjunto de dados de treinamento apropriada.
`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 MLInposition.
`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 MLInpresence.
`trainingSchedule`	Um agendamento para execução de treinamento automatizado. Se essa propriedade for definida, o MLService executará automaticamente execuções de treinamento de acordo com uma programação.
`trainingSchedule.startTime`	Um carimbo de data e hora para o qual as execuções de treinamento programado começarão.
`trainingSchedule.endTime`	Um carimbo de data e hora para o qual as execuções de treinamento programado terminarão.
`trainingSchedule.cron`	Uma expressão cron que define a frequência das execuções de treinamento automatizado.
`scoringSchedule`	Um agendamento para execuções de pontuação automatizadas. Se essa propriedade for definida, o MLService executará automaticamente execuções de pontuação de acordo com uma programação.
`scoringSchedule.startTime`	Um carimbo de data e hora para o qual as execuções de pontuação programadas começarão.
`scoringSchedule.endTime`	Um carimbo de data e hora para o qual as execuções de pontuação programadas terminarão.
`scoringSchedule.cron`	Uma expressão cron que define a frequência de execuções de pontuação automatizadas.

Resposta

Uma resposta bem-sucedida retorna uma carga contendo os detalhes do MLService recém-criado, incluindo seu identificador exclusivo (id), ID de Experimento para treinamento (trainingExperimentId), ID de 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 de GET. Para ajudar a filtrar os resultados, você pode especificar parâmetros de query no caminho da solicitação. Para obter uma lista de query disponíveis, consulte a seção do apêndice sobre parâmetros de query para recuperaçãode 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 query disponíveis usados para filtrar os resultados.
`{VALUE}`	O valor do parâmetro de query anterior.

Solicitação

A solicitação a seguir contém um query e recupera uma lista de MLServices compartilhando 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: {IMS_ORG}' \
    -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}), a ID do experimento para treinamento ({TRAINING_ID}), a 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 MLService específico

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

Formato da API

GET /mlServices/{MLSERVICE_ID}

{MLSERVICE_ID}: Uma ID MLService 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: {IMS_ORG}' \
    -H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}'

Resposta

Uma resposta bem-sucedida retorna uma carga contendo os detalhes do MLService 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 MLService

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

DICA

Para garantir o sucesso dessa solicitação de PUT, recomenda-se que primeiro você execute uma solicitação de 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 carga para a solicitação de PUT.

Formato da API

PUT /mlServices/{MLSERVICE_ID}

{MLSERVICE_ID}: Uma ID MLService 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: {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 * * * *"
        }
    }'

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 MLService

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

Formato da API

DELETE /mlServices/{MLSERVICE_ID}

Parâmetro	Descrição
`{MLSERVICE_ID}`	Uma ID MLService 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: {IMS_ORG}' \
    -H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}'

Resposta

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

Excluir MLServices por ID de instância MLI

Você pode excluir todos os MLServices pertencentes a uma determinada MLInposition executando uma solicitação de DELETE que especifica uma ID de instância MLI como parâmetro de query.

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

Resposta

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

Recursos em adobe.com

Content Insights Headless Cms Preference Centers Triggered Emails First Party Data Advertising Analytics

MLServices

Criar um MLService

Recuperar uma lista de MLServices

Recuperar um MLService específico

Atualizar um MLService

Excluir um MLService

Excluir MLServices por ID de instância MLI

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