Importera ett paketerat recept med Sensei Machine Learning API

I den här självstudiekursen används Sensei Machine Learning API för att skapa Motor, kallas även Recept i användargränssnittet.

Innan du börjar är det viktigt att tänka på att Adobe Experience Platform Data Science Workspace använder olika termer för att referera till liknande element i API och användargränssnitt. API-termerna används genomgående i den här självstudien och i följande tabell beskrivs motsvarande termer:

En motor innehåller maskininlärningsalgoritmer och logik för att lösa specifika problem. I bilden nedan visas API-arbetsflödet i Data Science Workspace. Den här självstudiekursen fokuserar på att skapa en motor, hjärnan i en maskininlärningsmodell.

Komma igång

Den här självstudien kräver en paketerad mottagarfil i form av en Docker-URL. Följ Paketera källfiler i en mottagare självstudiekurs för att skapa en paketerad mottagarfil eller skapa en egen.

• {DOCKER_URL}: En URL-adress till en Docker-bild av en intelligent tjänst.

Den här självstudiekursen kräver att du har slutfört Autentisering till Adobe Experience Platform, självstudiekurs för att kunna ringa Platform API:er. När du är klar med självstudiekursen för autentisering visas värdena för var och en av de obligatoriska rubrikerna i alla Experience Platform API-anrop enligt nedan:

• {ACCESS_TOKEN}: Ditt specifika värde för innehavartoken som tillhandahålls efter autentisering.
• {ORG_ID}: Dina IMS-organisationsuppgifter finns i din unika Adobe Experience Platform-integrering.
• {API_KEY}: Ditt specifika API-nyckelvärde som finns i din unika Adobe Experience Platform-integrering.

Skapa en motor

Du kan skapa motorer genom att göra en POST-förfrågan till slutpunkten /engines. Den skapade motorn konfigureras baserat på den paketerade mottagarfilen som måste inkluderas som en del av API-begäran.

Skapa en motor med en Docker URL

Om du vill skapa en motor med en paketerad mottagarfil som lagras i en Docker-behållare måste du ange Docker-URL:en till den paketerade mottagarfilen.

API-format

POST /engines

Begär Python/R

curl -X POST \
    https://platform.adobe.io/data/sensei/engines \
    -H 'Authorization: {ACCESS_TOKEN}' \
    -H 'X-API-KEY: {API_KEY}' \
    -H 'content-type: multipart/form-data' \
    -H 'x-gw-ims-org-id: {ORG_ID}' \
    -H `x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}` \
    -F 'engine={
        "name": "Retail Sales Engine Python",
        "description": "A description for Retail Sales Engine, this Engines execution type is Python",
        "type": "Python"
        "artifacts": {
            "default": {
                "image": {
                    "location": "{DOCKER_URL}",
                    "name": "retail_sales_python",
                    "executionType": "Python"
                }
            }
        }
    }'

Begär PySpark

curl -X POST \
  https://platform.adobe.io/data/sensei/engines \
    -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: multipart/form-data' \
    -F 'engine={
    "name": "PySpark retail sales recipe",
    "description": "A description for this Engine",
    "type": "PySpark",
    "mlLibrary":"databricks-spark",
    "artifacts": {
        "default": {
            "image": {
                "name": "modelspark",
                "executionType": "PySpark",
                "packagingType": "docker",
                "location": "v1d2cs4mimnlttw.azurecr.io/sarunbatchtest:0.0.1"
            }
        }
    }
}'

Request Scala

curl -X POST \
  https://platform.adobe.io/data/sensei/engines \
    -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: multipart/form-data' \
    -F 'engine={
    "name": "Spark retail sales recipe",
    "description": "A description for this Engine",
    "type": "Spark",
    "mlLibrary":"databricks-spark",
    "artifacts": {
        "default": {
            "image": {
                "name": "modelspark",
                "executionType": "Spark",
                "packagingType": "docker",
                "location": "v1d2cs4mimnlttw.azurecr.io/sarunbatchtest:0.0.1"
            }
        }
    }
}'

Svar

Ett godkänt svar returnerar en nyttolast som innehåller information om den nya motorn, inklusive dess unika identifierare (id). Följande exempelsvar är för en Python Motor. The executionType och type ändras baserat på angiven POST.

{
    "id": "{ENGINE_ID}",
    "name": "A name for this Engine",
    "description": "A description for this Engine",
    "type": "Python",
    "algorithm": "Classification",
    "created": "2019-01-01T00:00:00.000Z",
    "createdBy": {
        "userId": "Jane_Doe@AdobeID"
    },
    "updated": "2019-01-01T00:00:00.000Z",
    "artifacts": {
        "default": {
            "image": {
                "location": "{DOCKER_URL}",
                "name": "An additional name for the Docker image",
                "executionType": "Python",
                "packagingType": "docker"
            }
        }
    }
}

Ett godkänt svar visar en JSON-nyttolast med information om den nya motorn. The id -nyckeln representerar den unika motoridentifieraren och krävs i nästa självstudie för att skapa en MLInstance. Se till att motorns identifierare sparas innan du fortsätter till nästa steg.

Nästa steg

Du har skapat en motor med API:t och en unik motoridentifierare har hämtats som en del av svarstexten. Du kan använda den här motoridentifieraren i nästa självstudiekurs när du lär dig hur du skapa, utbilda och utvärdera en modell med API:t.

Resurser för Business.Adobe.com

Headless Cms Customer Analytics Email Creation Audience Targeting Attribution Tv Advertising