Veröffentlichen eines Modells als Dienst mithilfe der Sensei Machine Learning API

In diesem Tutorial wird der Prozess zum Veröffentlichen eines Modells als Dienst mit dem Sensei Machine Learning API.

Erste Schritte

Dieses Tutorial setzt ein grundlegendes Verständnis von Adobe Experience Platform Data Science Workspace voraus. Bevor Sie mit diesem Tutorial beginnen, lesen Sie bitte die Data Science Workspace - Übersicht für eine allgemeine Einführung in den Dienst.

Um diesem Tutorial zu folgen, müssen Sie über eine vorhandene ML-Engine, MLInstance und ein vorhandenes Experiment verfügen. Anweisungen zum Erstellen dieser Komponenten in der API finden Sie im Tutorial zu Importieren eines gepackten Rezepts.

Bevor Sie mit diesem Tutorial beginnen, lesen Sie abschließend die Erste Schritte im Entwicklerhandbuch wichtige Informationen erhalten, die Sie benötigen, um erfolgreich Aufrufe an die Sensei Machine Learning API, einschließlich der erforderlichen Kopfzeilen, die in diesem Tutorial verwendet werden:

  • {ACCESS_TOKEN}
  • {ORG_ID}
  • {API_KEY}

Für alle POST-, PUT- und PATCH-Anfragen ist eine zusätzliche Kopfzeile erforderlich:

  • Content-Type: application/json

Schlüsselbegriffe

In der folgenden Tabelle sind einige häufig verwendete Begriffe in diesem Tutorial aufgeführt:

Begriff Definition
Machine Learning Instance (MLInstance) Eine Instanz eines Sensei Engine für einen bestimmten Mandanten, die bestimmte Daten, Parameter und Sensei Code.
Experiment Eine Dachentität für Schulungs-Experimentabläufe, Auswertungs-Experimentabläufe, oder beides.
Geplantes Experiment Ein Begriff, der die Automatisierung von Schulungen oder Auswertungen von Experimentabläufen beschreibt und von einem benutzerdefinierten Zeitplan bestimmt wird.
Experimentablauf Eine bestimmte Instanz von Experimenten-Schulungen oder -Auswertungen. Mehrere Experimentabläufe eines bestimmten Experiments können sich von den für die Schulung oder Auswertung verwendeten Datensatzwerten unterscheiden.
Schulungsmodell Ein Machine Learning-Modell, das durch Experimentierungs- und Funktionstechnik erstellt wurde, bevor ein validiertes, ausgewertetes und abgeschlossenes Modell erreicht wird.
Veröffentlichtes Modell Nach Schulung, Validierung und Auswertung ist ein fertig definiertes und versioniertes Modell entstanden.
Machine Learning Service (ML-Dienst) Eine als Dienst bereitgestellte MLInstance zur Unterstützung von On-Demand-Anfragen für Training und Scoring mithilfe eines API-Endpunkts. Ein ML-Dienst kann auch mithilfe vorhandener trainierter Experimentabläufe erstellt werden.

Erstellen eines ML-Dienstes mit einem vorhandenen Schulungs-Experimentablauf und geplanter Auswertung

Wenn Sie einen Schulungs-Experimentablauf als ML-Dienst veröffentlichen, können Sie die Auswertung planen, indem Sie Details für den Auswertungs-Experimentablauf angeben, um die Payload einer POST-Anfrage auszuführen. Dies führt zur Erstellung einer geplanten Experiment-Entität für die Auswertung.

API-Format

POST /mlServices

Anfrage

curl -X POST
  https://platform.adobe.io/data/sensei/mlServices
  -H 'Authorization: {ACCESS_TOKEN}'
  -H 'x-api-key: {API_KEY}'
  -H 'x-gw-ims-org-id: {ORG_ID}'
  -H 'Content-Type: application/json'
  -d '{
        "name": "Service name",
        "description": "Service description",
        "trainingExperimentId": "c4155146-b38f-4a8b-86d8-1de3838c8d87",
        "trainingExperimentRunId": "5c5af39c73fcec153117eed1",
        "scoringDataSetId": "5c5af39c73fcec153117eed1",
        "scoringTimeframe": "20000",
        "scoringSchedule": {
          "startTime": "2019-04-09T00:00",
          "endTime": "2019-04-10T00:00",
          "cron": "10 * * * *"
        }
      }'
Eigenschaft Beschreibung
mlInstanceId Bestehende MLInstance-Identifizierung, der zum Erstellen des ML-Dienstes verwendete Schulungs-Experimentablauf sollte dieser bestimmten MLInstance entsprechen.
trainingExperimentId Experimentidentifizierung entsprechend der MLInstance-Identifizierung.
trainingExperimentRunId Ein bestimmter Schulungs-Experimentablauf, der zum Veröffentlichen des ML-Dienstes verwendet wird.
scoringDataSetId Identifizierung, die sich auf den spezifischen Datensatz bezieht, der für geplante Auswertungs-Experimentabläufe verwendet werden soll.
scoringTimeframe Ein ganzzahliger Wert, der Minuten für das Filtern von Daten darstellt, die für die Auswertungs-Experimentabläufen verwendet werden sollen. Beispielsweise wird für jeden geplanten Auswertungs-Experimentablauf ein Wert von 10080 verwendet, was Daten aus den letzten 10080 Minuten oder 168 Stunden bedeutet. Beachten Sie, dass mit dem Wert von 0 keine Daten gefiltert werden. Alle Daten im Datensatz werden für die Auswertung verwendet.
scoringSchedule Enthält Details zu geplanten Auswertungs-Experimentabläufen.
scoringSchedule.startTime Datum/Uhrzeit, der angibt, wann mit der Auswertung begonnen werden soll.
scoringSchedule.endTime Datum/Uhrzeit, der angibt, wann mit der Auswertung begonnen werden soll.
scoringSchedule.cron Cron-Wert, der angibt, nach welchem Intervall Experimentabläufe bewertet werden sollen.

Antwort

Eine erfolgreiche Antwort gibt die Details des neu erstellten ML-Dienstes zurück, einschließlich der eindeutigen id und scoringExperimentId für das entsprechende Scoring-Experiment.

{
  "id": "string",
  "name": "string",
  "description": "string",
  "mlInstanceId": "string",
  "trainingExperimentId": "string",
  "trainingExperimentRunId": "string",
  "scoringExperimentId": "string",
  "scoringDataSetId": "string",
  "scoringTimeframe": "integer",
  "scoringSchedule": {
    "startTime": "2019-03-13T00:00",
    "endTime": "2019-03-14T00:00",
    "cron": "30 * * * *"
  },
  "created": "2019-04-08T14:45:25.981Z",
  "updated": "2019-04-08T14:45:25.981Z"
}

Erstellen eines ML-Dienstes aus einer vorhandenen MLInstance

Je nach Anwendungsfall und Anforderungen ist das Erstellen eines ML-Dienstes mit einer MLInstance hinsichtlich der Planung von Schulungs- und Auswertungs-Experimentabläufen flexibel. In diesem Tutorial werden die spezifischen Fälle behandelt, in denen:

Beachten Sie, dass ein ML-Dienst mit einer MLInstance erstellt werden kann, ohne Schulungs- oder Auswertungs-Experimente zu planen. Solche ML-Dienste erstellen normale Experiment-Entitäten und einen einzelnen Experimentablauf für Schulung und Auswertung.

ML-Dienst mit geplantem Experiment für die Auswertung

Sie können einen ML-Dienst erstellen, indem Sie eine MLInstance mit geplanten Experimentabläufen für die Auswertung veröffentlichen, wodurch eine normale Experiment-Entität für die Schulung erstellt wird. Ein Schulungs-Experimentablauf wird generiert und für alle geplanten Auswertungs-Experimentabläufe verwendet. Vergewissern Sie sich, dass Sie über mlInstanceId, trainingDataSetId und scoringDataSetId verfügen, die für das Erstellen des ML-Dienstes erforderlich sind und dass diese vorliegen und gültige Werte sind.

API-Format

POST /mlServices

Anfrage

curl -X POST
  https://platform.adobe.io/data/sensei/mlServices
  -H 'Authorization: {ACCESS_TOKEN}'
  -H 'x-api-key: {API_KEY}'
  -H 'x-gw-ims-org-id: {ORG_ID}'
  -H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}'
  -d '{
        "name": "Service name",
        "description": "Service description",
        "mlInstanceId": "c4155146-b38f-4a8b-86d8-1de3838c8d87",
        "trainingDataSetId": "5c5af39c73fcec153117eed1",
        "trainingTimeframe": "10000",
        "scoringDataSetId": "5c5af39c73fcec153117eed1",
        "scoringTimeframe": "20000",
        "scoringSchedule": {
          "startTime": "2019-04-09T00:00",
          "endTime": "2019-04-10T00:00",
          "cron": "10 * * * *"
        }
      }'
JSON-Schlüssel Beschreibung
mlInstanceId Vorhandene MLInstance-Identifizierung, die die zur Erstellung des ML-Dienstes verwendete MLInstance darstellt.
trainingDataSetId Identifizierung, die sich auf den spezifischen Datensatz bezieht, der für das Schulungsexperiment verwendet werden soll.
trainingTimeframe Ein ganzzahliger Wert, der Minuten zum Filtern von Daten darstellt, die für Schulungsexperimente verwendet werden sollen. Beispielsweise wird für den Schulungs-Experimentablauf ein Wert von "10080" verwendet, was Daten aus den letzten 10080 Minuten oder 168 Stunden bedeutet. Beachten Sie, dass mit dem Wert von "0" keine Daten gefiltert werden. Alle Daten im Datensatz werden für die Schulung verwendet.
scoringDataSetId Identifizierung, die sich auf den spezifischen Datensatz bezieht, der für geplante Auswertungs-Experimentabläufe verwendet werden soll.
scoringTimeframe Ein ganzzahliger Wert, der Minuten für das Filtern von Daten darstellt, die für die Auswertungs-Experimentabläufen verwendet werden sollen. Beispielsweise wird für jeden geplanten Auswertungs-Experimentablauf ein Wert von "10080" verwendet, was Daten aus den letzten 10080 Minuten oder 168 Stunden bedeutet. Beachten Sie, dass mit dem Wert von "0" keine Daten gefiltert werden. Alle Daten im Datensatz werden für die Auswertung verwendet.
scoringSchedule Enthält Details zu geplanten Auswertungs-Experimentabläufen.
scoringSchedule.startTime Datum/Uhrzeit, der angibt, wann mit der Auswertung begonnen werden soll.
scoringSchedule.endTime Datum/Uhrzeit, der angibt, wann mit der Auswertung begonnen werden soll.
scoringSchedule.cron Cron-Wert, der angibt, nach welchem Intervall Experimentabläufe bewertet werden sollen.

Antwort

Eine erfolgreiche Antwort gibt die Details des neu erstellten ML-Dienstes zurück. Dies umfasst die eindeutige idsowie trainingExperimentId und scoringExperimentId für die entsprechenden Schulungs- bzw. Auswertungs-Experimente.

{
  "id": "string",
  "name": "string",
  "description": "string",
  "mlInstanceId": "string",
  "trainingExperimentId": "string",
  "trainingDataSetId": "string",
  "trainingTimeframe": "integer",
  "scoringExperimentId": "string",
  "scoringDataSetId": "string",
  "scoringTimeframe": "integer",
  "scoringSchedule": {
    "startTime": "2019-04-09T00:00",
    "endTime": "2019-04-10T00:00",
    "cron": "10 * * * *"
  },
  "created": "2019-04-09T08:58:10.956Z",
  "updated": "2019-04-09T08:58:10.956Z"
}

ML-Dienst mit geplanten Experimenten für Schulung und Auswertung

Um eine vorhandene MLInstance als ML-Dienst mit geplanten Schulungs- und Auswertungs-Experimentabläufen zu veröffentlichen, müssen Sie Schulungs- und Auswertungszeitpläne bereitstellen. Wenn ein ML-Dienst dieser Konfiguration erstellt wird, werden auch geplante Experiment-Entitäten für Schulung und Auswertung erstellt. Beachten Sie, dass Schulungs- und Auswertungszeitpläne nicht identisch sein müssen. Während der Ausführung eines Auswertungsauftrags wird das neueste geschulte Modell, das von geplanten Schulungs-Experimentabläufen produziert wird, abgerufen und für den geplanten Auswertungsablauf verwendet.

API-Format

POST /mlServices

Anfrage

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: {ORG_ID}'
  -H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}'
  -d '{
        "name": "string",
        "description": "string",
        "mlInstanceId": "string",
        "trainingDataSetId": "string",
        "trainingTimeframe": "string",
        "scoringDataSetId": "string",
        "scoringTimeframe": "string",
        "trainingSchedule": {
          "startTime": "2019-04-09T00:00",
          "endTime": "2019-04-10T00:00",
          "cron": "10 * * * *"
        },
        "scoringSchedule": {
          "startTime": "2019-04-09T00:00",
          "endTime": "2019-04-10T00:00",
          "cron": "10 * * * *"
        }
      }'
JSON-Schlüssel Beschreibung
mlInstanceId Vorhandene MLInstance-Identifizierung, die die zur Erstellung des ML-Dienstes verwendete MLInstance darstellt.
trainingDataSetId Identifizierung, die sich auf den spezifischen Datensatz bezieht, der für das Schulungsexperiment verwendet werden soll.
trainingTimeframe Ein ganzzahliger Wert, der Minuten zum Filtern von Daten darstellt, die für Schulungsexperimente verwendet werden sollen. Beispielsweise wird für den Schulungs-Experimentablauf ein Wert von "10080" verwendet, was Daten aus den letzten 10080 Minuten oder 168 Stunden bedeutet. Beachten Sie, dass mit dem Wert von "0" keine Daten gefiltert werden. Alle Daten im Datensatz werden für die Schulung verwendet.
scoringDataSetId Identifizierung, die sich auf den spezifischen Datensatz bezieht, der für geplante Auswertungs-Experimentabläufe verwendet werden soll.
scoringTimeframe Ein ganzzahliger Wert, der Minuten für das Filtern von Daten darstellt, die für die Auswertungs-Experimentabläufen verwendet werden sollen. Beispielsweise wird für jeden geplanten Auswertungs-Experimentablauf ein Wert von "10080" verwendet, was Daten aus den letzten 10080 Minuten oder 168 Stunden bedeutet. Beachten Sie, dass mit dem Wert von "0" keine Daten gefiltert werden. Alle Daten im Datensatz werden für die Auswertung verwendet.
trainingSchedule Enthält Details zu geplanten Schulungs-Experimentabläufen.
scoringSchedule Enthält Details zu geplanten Auswertungs-Experimentabläufen.
scoringSchedule.startTime Datum/Uhrzeit, der angibt, wann mit der Auswertung begonnen werden soll.
scoringSchedule.endTime Datum/Uhrzeit, der angibt, wann mit der Auswertung begonnen werden soll.
scoringSchedule.cron Cron-Wert, der angibt, nach welchem Intervall Experimentabläufe bewertet werden sollen.

Antwort

Eine erfolgreiche Antwort gibt die Details des neu erstellten ML-Dienstes zurück. Dies umfasst die eindeutige idsowie trainingExperimentId und scoringExperimentId der entsprechenden Schulungs- und Auswertungsexperimente. In der folgenden Beispielantwort wird das Vorhandensein von trainingSchedule und scoringSchedule legt nahe, dass die Experiment-Entitäten für Schulung und Auswertung geplante Experimente sind.

{
  "id": "string",
  "name": "string",
  "description": "string",
  "mlInstanceId": "string",
  "trainingExperimentId": "string",
  "trainingDataSetId": "string",
  "trainingTimeframe": "integer",
  "scoringExperimentId": "string",
  "scoringDataSetId": "string",,
  "scoringTimeframe": "integer",
  "trainingSchedule": {
    "startTime": "2019-04-09T00:00",
    "endTime": "2019-04-10T00:00",
    "cron": "10 * * * *"
  },
  "scoringSchedule": {
    "startTime": "2019-04-09T00:00",
    "endTime": "2019-04-10T00:00",
    "cron": "10 * * * *"
  },
  "created": "2019-04-09T08:58:10.956Z",
  "updated": "2019-04-09T08:58:10.956Z"
}

Suchen nach einem ML-Dienst

Sie können einen vorhandenen ML-Dienst nachschlagen, indem Sie einen GET Anfrage an /mlServices und die eindeutige id des ML-Dienstes im Pfad.

API-Format

GET /mlServices/{SERVICE_ID}
Parameter Beschreibung
{SERVICE_ID} Die eindeutige id des ML-Dienstes, den Sie nachschlagen.

Anfrage

curl -X GET 'https://platform.adobe.io/data/sensei/mlServices/{SERVICE_ID}'
  -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}'

Antwort

Eine erfolgreiche Antwort gibt die Details des ML-Dienstes zurück.

{
  "id": "string",
  "name": "string",
  "description": "string",
  "mlInstanceId": "string",
  "trainingExperimentId": "string",
  "trainingDataSetId": "string",
  "trainingTimeframe": "integer",
  "scoringExperimentId": "string",
  "scoringDataSetId": "string",
  "scoringTimeframe": "integer",
  "trainingSchedule": {
    "startTime": "2019-04-09T00:00",
    "endTime": "2019-04-10T00:00",
    "cron": "10 * * * *"
  },
  "scoringSchedule": {
    "startTime": "2019-04-09T00:00",
    "endTime": "2019-04-10T00:00",
    "cron": "10 * * * *"
  },
  "created": "2019-05-13T23:46:03.478Z",
  "updated": "2019-05-13T23:46:03.478Z"
}
HINWEIS

Beim Abrufen verschiedener ML-Dienste kann eine Antwort mit mehr oder weniger Schlüssel-Wert-Paaren zurückgegeben werden. Die obige Antwort ist eine Darstellung eines ML-Dienstes mit geplanten Schulungs- und Auswertungs-Experimentabläufen.

Planen von Schulungen oder Auswertungen

Wenn Sie die Auswertung und Schulung für einen bereits veröffentlichten ML-Dienst planen möchten, können Sie dies tun, indem Sie den vorhandenen ML-Dienst mit einer PUT Anfrage an /mlServices.

API-Format

PUT /mlServices/{SERVICE_ID}
Parameter Beschreibung
{SERVICE_ID} Die eindeutige id des ML-Dienstes, den Sie aktualisieren.

Anfrage

Die folgende Anfrage plant das Training und Scoring für einen vorhandenen ML-Dienst, indem die trainingSchedule und scoringSchedule Schlüssel mit den entsprechenden startTime, endTimeund cron Schlüssel.

curl -X PUT 'https://platform.adobe.io/data/sensei/mlServices/{SERVICE_ID}'
  -H 'Authorization: {ACCESS_TOKEN}'
  -H 'x-api-key: {API_KEY}'
  -H 'x-gw-ims-org-id: {ORG_ID}'
  -H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}'
  -d '{
        "name": "string",
        "description": "string",
        "mlInstanceId": "string",
        "trainingExperimentId": "string",
        "trainingDataSetId": "string",
        "trainingTimeframe": "integer",
        "scoringExperimentId": "string",
        "scoringDataSetId": "string",
        "scoringTimeframe": "integer",
        "trainingSchedule": {
          "startTime": "2019-04-09T00:00",
          "endTime": "2019-04-11T00:00",
          "cron": "20 * * * *"
        },
        "scoringSchedule": {
          "startTime": "2019-04-09T00:00",
          "endTime": "2019-04-11T00:00",
          "cron": "20 * * * *"
        }
      }'
WARNUNG

Versuchen Sie nicht, die startTime für bestehende geplante Trainings- und Scoring-Aufträge. Wenn die startTime geändert werden muss, sollten Sie erwägen, dasselbe Modell zu veröffentlichen und die Schulungs- und Auswertungsaufträge umzuplanen.

Antwort

Eine erfolgreiche Antwort gibt die Details des aktualisierten ML-Dienstes zurück.

{
  "id": "string",
  "name": "string",
  "description": "string",
  "mlInstanceId": "string",
  "trainingExperimentId": "string",
  "trainingDataSetId": "string",
  "trainingTimeframe": "integer",
  "scoringExperimentId": "string",
  "scoringDataSetId": "string",
  "scoringTimeframe": "integer",
  "trainingSchedule": {
    "startTime": "2019-04-09T00:00",
    "endTime": "2019-04-11T00:00",
    "cron": "20 * * * *"
  },
  "scoringSchedule": {
    "startTime": "2019-04-09T00:00",
    "endTime": "2019-04-11T00:00",
    "cron": "20 * * * *"
  },
  "created": "2019-04-09T08:58:10.956Z",
  "updated": "2019-04-09T09:43:55.563Z"
}

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