使用Sensei機器學習API匯入封裝的配方

本教學課程使用 Sensei Machine Learning API 建立 引擎，在使用者介面中又稱為「配方」 。

開始使用前，請務必注意Adobe Experience Platform Data Science Workspace 會使用不同的辭彙來參照API和UI中的類似元素。 在本教學課程中使用API辭彙，下表概述相關辭彙：

Engine包含用於解決特定問題的機器學習演演算法和邏輯。 下圖提供視覺效果，顯示中的API工作流程 Data Science Workspace. 本教學課程著重於建立引擎，即機器學習模型的大腦。

快速入門

本教學課程需要採用Docker URL格式的封裝配方檔案。 請遵循 將來源檔案封裝到配方中 建立封裝配方檔案或提供您自己的教學課程。

• {DOCKER_URL}：智慧型服務的Docker影像的URL位址。

本教學課程要求您已完成 驗證Adobe Experience Platform教學課程 以便成功呼叫 Platform API。 完成驗證教學課程後，會在所有標題中提供每個必要標題的值 Experience Platform API呼叫，如下所示：

• {ACCESS_TOKEN}：驗證後提供的特定持有人權杖值。
• {ORG_ID}：您在唯一Adobe Experience Platform整合中找到的組織憑證。
• {API_KEY}：您在唯一Adobe Experience Platform整合中找到的特定API金鑰值。

建立引擎

可以透過向/engines端點發出POST請求來建立引擎。 已建立的引擎是根據封裝的配方檔案的格式進行設定，配方檔案必須包含在API請求中。

使用Docker URL建立引擎

若要使用儲存在Docker容器中的封裝配方檔案來建立Engine，您必須為封裝的配方檔案提供Docker URL。

API格式

POST /engines

請求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"
                }
            }
        }
    }'

請求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"
            }
        }
    }
}'

請求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"
            }
        }
    }
}'

回應

成功回應會傳回包含新建立之引擎的詳細資訊裝載，包括其唯一識別碼(id)。 以下範例回應適用於 Python 引擎。 此 executionType 和 type 金鑰會根據提供的POST而變更。

{
    "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"
            }
        }
    }
}

成功的回應會顯示JSON裝載，其中包含有關新建立引擎的資訊。 此 id key代表唯一的引擎識別碼，在下一個教學課程中是建立MLInstance的必要專案。 繼續後續步驟之前，請確定已儲存引擎識別碼。

後續步驟

您已使用API建立引擎，而且取得唯一引擎識別碼做為回應本文的一部分。 您可在下一個教學課程中使用此Engine識別碼，瞭解如何 使用API建立、訓練和評估模型.

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