模型端点

上次更新： 2023-05-25

主题：
Data Science Workspace
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模型是机器学习方法的一个实例，它使用历史数据和配置进行培训以针对业务用例进行解析。

检索模型列表

通过执行对/models的单个GET请求，可以检索属于所有“模型”的“模型”详细信息列表。默认情况下，此列表将根据最早创建的模型对其自身排序，并将结果限制为25。您可以选择通过指定某些查询参数来筛选结果。有关可用查询的列表，请参阅用于资源检索的查询参数.

API格式

GET /models

请求

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

响应

成功的响应将返回一个包含模型详细信息的有效负载，其中包括每个模型的唯一标识符(id)。

{
    "children": [
        {
            "id": "15c53796-bd6b-4e09-b51d-7296aa20af71",
            "name": "A name for this Model",
            "experimentId": "5cb25a2d-2cbd-4c99-a619-8ddae5250a7b",
            "experimentRunId": "33408593-2871-4198-a812-6d1b7d939cda",
            "description": "A description for this Model",
            "modelArtifactUri": "wasb://test-models@mlpreprodstorage.blob.core.windows.net/model-name",
            "created": "2019-01-01T00:00:00.000Z",
            "createdBy": {
                "userId": "Jane_Doe@AdobeID"
            },
            "updated": "2019-01-02T00:00:00.000Z"
       },
        {
            "id": "27c53796-bd6b-4u59-b51d-7296aa20er23",
            "name": "Model 2",
            "experimentId": "3cb25a2d-2cbd-4d34-a619-8ddae5259a5t",
            "experimentRunId": "33408593-2871-4198-a812-6d1b7d939cda",
            "description": "A description for Model2",
            "modelArtifactUri": "wasb://test-models@mlpreprodstorage.blob.core.windows.net/model-name",
            "created": "2019-01-01T00:00:00.000Z",
            "createdBy": {
                "userId": "Jane_Doe@AdobeID"
            },
            "updated": "2019-01-02T00:00:00.000Z"
       },
        {
            "id": "15c53796-bd6b-4e09-b51d-7296aa20af71",
            "name": "Model 3",
            "experimentId": "5cb25a2d-2cbd-4c99-a619-8ddae5250a7b",
            "experimentRunId": "33408593-2871-4198-a812-6d1b7d939cda",
            "description": "A description for Model3",
            "modelArtifactUri": "wasb://test-models@mlpreprodstorage.blob.core.windows.net/model-name",
            "created": "2019-01-01T00:00:00.000Z",
            "createdBy": {
                "userId": "Jane_Doe@AdobeID"
            },
            "updated": "2019-01-02T00:00:00.000Z"
       },
    ],
    "_page": {
        "property": "deleted==false",
        "count": 3
    }
}

属性	描述
`id`	对应于模型的ID。
`modelArtifactUri`	指示模型存储位置的URI。 URI以 `name` 模型的值。
`experimentId`	有效的试验ID。
`experimentRunId`	有效的试验运行ID。

检索特定模型

通过执行单个GET请求并在请求路径中提供有效的模型ID，可以检索属于特定模型的模型详细信息列表。要帮助筛选结果，您可以在请求路径中指定查询参数。有关可用查询的列表，请参阅用于资源检索的查询参数.

API格式

GET /models/{MODEL_ID}
GET /models/?property=experimentRunID=={EXPERIMENT_RUN_ID}

参数	描述
`{MODEL_ID}`	已训练或已发布模型的标识符。
`{EXPERIMENT_RUN_ID}`	试验运行的标识符。

请求

以下请求包含一个查询，并检索共享相同experimentRunID ({EXPERIMENT_RUN_ID})的已训练模型的列表。

curl -X GET \
  https://platform.adobe.io/data/sensei/models/?property=experimentRunId==33408593-2871-4198-a812-6d1b7d939cda \
    -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}'

响应

成功响应将返回包含模型详细信息的有效负载，包括模型唯一标识符(id)。

{
    "children": [
        {
            "id": "15c53796-bd6b-4e09-b51d-7296aa20af71",
            "name": "A name for this Model",
            "experimentId": "5cb25a2d-2cbd-4c99-a619-8ddae5250a7b",
            "experimentRunId": "33408593-2871-4198-a812-6d1b7d939cda",
            "description": "A description for this Model",
            "modelArtifactUri": "wasb://test-models@mlpreprodstorage.blob.core.windows.net/model-name",
            "created": "2019-01-01T00:00:00.000Z",
            "createdBy": {
                "userId": "Jane_Doe@AdobeID"
            },
            "updated": "2019-01-02T00:00:00.000Z"
       }
    ],
    "_page": {
        "property": "experimentRunId==33408593-2871-4198-a812-6d1b7d939cda,deleted==false",
        "count": 1
    }
}

属性	描述
`id`	对应于模型的ID。
`modelArtifactUri`	指示模型存储位置的URI。 URI以 `name` 模型的值。
`experimentId`	有效的试验ID。
`experimentRunId`	有效的试验运行ID。

注册预生成的模型

您可以通过向以下网站发出POST请求来注册预生成的模型： /models 端点。要注册您的型号，请 modelArtifact 文件和 model 属性值需要包含在请求正文中。

API格式

POST /models

请求

以下POST包含 modelArtifact 文件和 model 所需的属性值。有关这些值的更多信息，请参阅下表。

curl -X POST \
  https://platform.adobe.io/data/sensei/models \
    -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}' \
    -F 'modelArtifact=@/Users/yourname/Desktop/model.onnx' \
    -F 'model={
            "name": "Your Model - 0615-1342-45",
            "originType": "offline"
    }'

参数	描述
`modelArtifact`	要包括的完整“模型”工件的位置。
`model`	需要创建的模型对象的表单数据。

响应

成功响应将返回包含模型详细信息的有效负载，包括模型唯一标识符(id)。

{
  "id": "a28f151a-597a-4a7e-87e9-1c1dbc9c2af7",
  "name": "Your Model - 0615-1342-45",
  "originType": "offline",
  "modelArtifactUri": "http://storageblobml.blob.core.windows.net/prod-models/a28f151a-597a-4a7e-87e9-1c1dbc9c2af7",
  "created": "2020-06-15T20:55:41.520Z",
  "updated": "2020-06-15T20:55:41.520Z",
  "deprecated": false
}

属性	描述
`id`	对应于模型的ID。
`modelArtifactUri`	指示模型存储位置的URI。 URI以 `id` 模型的值。

按ID更新模型

您可以更新现有模型，方法是通过PUT请求（请求路径中包含目标模型的ID）覆盖其属性，并提供包含已更新属性的JSON有效负载。

小贴士

为了确保此PUT请求成功，建议您首先执行GET请求以按ID检索模型。然后，修改并更新返回的JSON对象，并将修改后的JSON对象的整个内容应用为PUT请求的有效负载。

API格式

PUT /models/{MODEL_ID}

参数	描述
`{MODEL_ID}`	已训练或已发布模型的标识符。

请求

curl -X PUT \
  https://platform.adobe.io/data/sensei/models/15c53796-bd6b-4e09-b51d-7296aa20af71 \
    -H 'Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}' \
    -H 'Content-Type: application/vnd.adobe.platform.sensei+json;profile=mlInstance.v1.json' \
    -H 'x-api-key: {API_KEY}' \
    -H 'x-gw-ims-org-id: {ORG_ID}' \
    -H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}'
    -d '{
        "id": "15c53796-bd6b-4e09-b51d-7296aa20af71",
        "name": "A name for this Model",
        "experimentId": "5cb25a2d-2cbd-4c99-a619-8ddae5250a7b",
        "experimentRunId": "33408593-2871-4198-a812-6d1b7d939cda",
        "description": "An updated description for this Model",
        "modelArtifactUri": "wasb://test-models@mlpreprodstorage.blob.core.windows.net/model-name",
        "created": "2019-01-01T00:00:00.000Z",
        "createdBy": {
            "userId": "Jane_Doe@AdobeID"
        },
        "updated": "2019-01-02T00:00:00.000Z"
    }'

响应

成功的响应将返回包含试验更新详细信息的有效负载。

{
        "id": "15c53796-bd6b-4e09-b51d-7296aa20af71",
        "name": "A name for this Model",
        "experimentId": "5cb25a2d-2cbd-4c99-a619-8ddae5250a7b",
        "experimentRunId": "33408593-2871-4198-a812-6d1b7d939cda",
        "description": "An updated description for this Model",
        "modelArtifactUri": "wasb://test-models@mlpreprodstorage.blob.core.windows.net/model-name",
        "created": "2019-01-01T00:00:00.000Z",
        "createdBy": {
            "userId": "Jane_Doe@AdobeID"
        },
        "updated": "2019-01-02T00:00:00.000Z"
    }

按ID删除模型

您可以通过执行请求(请求路径中包含DELETE模型的ID)来删除单个模型。

API格式

DELETE /models/{MODEL_ID}

参数	描述
`{MODEL_ID}`	已训练或已发布模型的标识符。

请求

curl -X DELETE \
  https://platform.adobe.io/data/sensei/models/15c53796-bd6b-4e09-b51d-7296aa20af71 \
    -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}'

响应

成功响应将返回一个包含200状态的有效负载，以确认删除模型。

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

为模型创建新的转码

转码是将一种编码直接转换为另一种编码的数字转换。要创建新的模型转码，请提供 {MODEL_ID} 和 targetFormat 您希望新输出位于中。

API格式

POST /models/{MODEL_ID}/transcodings

参数	描述
`{MODEL_ID}`	已训练或已发布模型的标识符。

请求

curl -X POST \
  https://platform.adobe.io/data/sensei/models/15c53796-bd6b-4e09-b51d-7296aa20af71/transcodings \
    -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: text/plain' \
    -D '{
 "id": "491a3be5-1d32-4541-94d5-cd1cd07affb5",
 "modelId": "15c53796-bd6b-4e09-b51d-7296aa20af71",
 "targetFormat": "CoreML",
 "created": "2019-12-16T19:59:08.360Z",
 "createdBy": {
    "userId": "FDD760CD5CD467380A495FE2@AdobeID"
 },
 "updated": "2019-12-19T18:37:43.696Z",
 "deleted": false,
}'

响应

成功的响应会返回一个有效负载，该有效负载包含包含代码转换信息的JSON对象。这包括转码唯一标识符(id)，用于检索特定的转码模型.

{
  "id": "491a3be5-1d32-4541-94d5-cd1cd07affb5",
  "modelId": "15c53796-bd6b-4e09-b51d-7296aa20af71",
  "targetFormat": "CoreML",
  "created": "2020-06-12T22:01:55.886Z",
  "createdBy": {
    "userId": "FDD760CD5CD467380A495FE2@AdobeID"
  },
  "updated": "2020-06-12T22:01:55.886Z",
  "deleted": false
}

检索模型的转码列表

您可以通过使用以下各项执行GET请求，检索已在模型上执行的转码列表： {MODEL_ID}.

API格式

GET /models/{MODEL_ID}/transcodings

参数	描述
`{MODEL_ID}`	已训练或已发布模型的标识符。

请求

curl -X GET \
  https://platform.adobe.io/data/sensei/models/15c53796-bd6b-4e09-b51d-7296aa20af71/transcodings \
    -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}'

响应

成功的响应会返回一个有效负载，其中包含一个json对象，以及在该模型上执行的每个转码列表。每个转码模型都会收到一个唯一标识符(id)。

{
    "children": [
        {
            "id": "460aa5a1-e972-455d-b8dc-4bc6cd91edb6",
            "modelId": "15c53796-bd6b-4e09-b51d-7296aa20af71",
            "created": "2019-12-20T01:07:50.978Z",
            "createdBy": {
                "userId": "FDD760CD5CD467380A495FE2@AdobeID"
            },
            "updated": "2019-12-20T01:07:50.978Z",
            "deprecated": false
        },
        {
            "id": "bdb3e4c2-4702-4045-86b4-17ee40df91cc",
            "modelId": "15c53796-bd6b-4e09-b51d-7296aa20af71",
            "created": "2019-12-20T17:48:26.473Z",
            "createdBy": {
                "userId": "FDD760CD5CD467380A495FE2@AdobeID"
            },
            "updated": "2019-12-20T17:48:26.473Z",
            "deprecated": false
        }
    ],
    "_page": {
        "property": "modelId==15c53796-bd6b-4e09-b51d-7296aa20af71,deleted==false,deprecated==false",
        "count": 2
    }
}

检索特定的转码模型

您可以通过以下方式执行GET请求，检索特定的转码模型： {MODEL_ID} 以及转码模型的id。

API格式

GET /models/{MODEL_ID}/transcodings/{TRANSCODING_ID}

参数	描述
`{MODEL_ID}`	已训练或已发布模型的唯一标识符。
`{TRANSCODING_ID}`	转码模型的唯一标识符。

请求

curl -X GET \
  https://platform.adobe.io/data/sensei/models/15c53796-bd6b-4e09-b51d-7296aa20af71/transcodings/460aa5a1-e972-455d-b8dc-4bc6cd91edb6 \
    -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}'

响应

成功的响应会返回一个有效负载，该有效负载包含带有转码模型数据的JSON对象。

{
    "id": "460aa5a1-e972-455d-b8dc-4bc6cd91edb6",
    "modelId": "15c53796-bd6b-4e09-b51d-7296aa20af71",
    "created": "2019-12-20T01:07:50.978Z",
    "createdBy": {
        "userId": "FDD760CD5CD467380A495FE2@AdobeID"
    },
    "updated": "2019-12-20T01:07:50.978Z",
    "deprecated": false
}

模型端点

检索模型列表

检索特定模型

注册预生成的模型

按ID更新模型

按ID删除模型

为模型创建新的转码

检索模型的转码列表

检索特定的转码模型

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