模型端點

模型是機器學習方法的執行個體,會使用歷史資料和設定進行訓練,以針對業務使用案例進行解析。

擷取模型清單

您可以透過對/models執行單一GET請求來擷取屬於所有「模型」的「模型」詳細資訊清單。 依預設,此清單會根據最舊建立的模型來排序自己,並將結果限製為25。 您可以指定一些查詢引數來篩選結果。 如需可用查詢的清單,請參閱 用於資產擷取的查詢引數.

API格式

GET /models

要求

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}'

回應

成功的回應會傳回包含模型詳細資訊的裝載,包括每個模型的唯一識別碼(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
    }
}
屬性
說明
id
對應到模型的ID。
modelArtifactUri
表示模型儲存位置的URI。 URI結尾是 name 模型的值。
experimentId
有效的實驗ID。
experimentRunId
有效的實驗回合ID。

擷取特定模型

您可以透過執行單一GET請求並在請求路徑中提供有效的模型ID來擷取屬於特定模型的模型詳細資訊清單。 若要協助篩選結果,您可以在請求路徑中指定查詢引數。 如需可用查詢的清單,請參閱 用於資產擷取的查詢引數.

API格式

GET /models/{MODEL_ID}
GET /models/?property=experimentRunID=={EXPERIMENT_RUN_ID}
參數
說明
{MODEL_ID}
已訓練或已發佈模型的識別碼。
{EXPERIMENT_RUN_ID}
實驗執行的識別碼。

要求

以下請求包含一個查詢,並擷取共用相同experimentRunID ({EXPERIMENT_RUN_ID})。

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}'

回應

成功回應會傳回包含模型詳細資訊的裝載,包括模型唯一識別碼(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
    }
}
屬性
說明
id
對應到模型的ID。
modelArtifactUri
表示模型儲存位置的URI。 URI結尾是 name 模型的值。
experimentId
有效的實驗ID。
experimentRunId
有效的實驗回合ID。

註冊預先產生的模型 register-a-model

您可以透過向以下網站發出POST請求來註冊預先產生的模型: /models 端點。 為了註冊您的模型, modelArtifact 檔案和 model 屬性值必須包含在請求內文中。

API格式

POST /models

要求

以下POST包含 modelArtifact 檔案和 model 所需的屬性值。 如需這些值的詳細資訊,請參閱下表。

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"
    }'
參數
說明
modelArtifact
您要包括的完整「模型」成品位置。
model
需要建立的模型物件的表單資料。

回應

成功回應會傳回包含模型詳細資訊的裝載,包括模型唯一識別碼(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
}
屬性
說明
id
對應到模型的ID。
modelArtifactUri
表示模型儲存位置的URI。 URI結尾是 id 模型的值。

依ID更新模型

您可以透過PUT請求(請求路徑中包含目標模型的ID)來覆寫現有模型的屬性,並提供包含已更新屬性的JSON裝載,藉此更新現有模型。

TIP
為確保此PUT要求成功執行,建議您先執行GET要求,以依ID擷取模型。 然後,修改和更新傳回的JSON物件,並套用整個修改的JSON物件作為PUT請求的裝載。

API格式

PUT /models/{MODEL_ID}
參數
說明
{MODEL_ID}
已訓練或已發佈模型的識別碼。

要求

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"
    }'

回應

成功的回應會傳回包含實驗更新詳細資料的裝載。

{
        "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"
    }

依ID刪除模型

您可以透過執行DELETE請求(請求路徑中包含目標模型的ID)來刪除單一模型。

API格式

DELETE /models/{MODEL_ID}
參數
說明
{MODEL_ID}
已訓練或已發佈模型的識別碼。

要求

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}'

回應

成功回應會傳回包含200狀態的裝載,以確認刪除模型。

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

為模型建立新的轉碼 create-transcoded-model

轉碼是將一種編碼方式直接數位轉換為另一種編碼方式。 您可以透過提供 {MODEL_ID}targetFormat 您希望新輸出位於中。

API格式

POST /models/{MODEL_ID}/transcodings
參數
說明
{MODEL_ID}
已訓練或已發佈模型的識別碼。

要求

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,
}'

回應

成功的回應會傳回包含JSON物件的裝載,其中包含轉碼資訊。 這包括轉碼的唯一識別碼(id)用於 擷取特定的轉碼模型.

{
  "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
}

擷取模型的轉碼清單 retrieve-transcoded-model-list

您可以透過執行GET請求,擷取已在模型上執行的轉碼清單。 {MODEL_ID}.

API格式

GET /models/{MODEL_ID}/transcodings
參數
說明
{MODEL_ID}
已訓練或已發佈模型的識別碼。

要求

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}'

回應

成功的回應會傳回包含json物件的裝載,其中包含模型上執行的每個轉碼清單。 每個轉碼模型都會收到唯一識別碼(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
    }
}

擷取特定的轉碼模型 retrieve-transcoded-model

您可以透過執行GET請求來擷取特定的轉碼模型 {MODEL_ID} 和轉碼模型的id。

API格式

GET /models/{MODEL_ID}/transcodings/{TRANSCODING_ID}
參數
說明
{MODEL_ID}
已訓練或已發佈模型的唯一識別碼。
{TRANSCODING_ID}
轉碼模型的唯一識別碼。

要求

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}'

回應

成功的回應會傳回裝載,其中包含已轉碼模型資料的JSON物件。

{
    "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
}
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