모델 점수 지정(API)

이 자습서에서는 API를 활용하여 실험 및 실험 실행을 만드는 방법을 보여줍니다. API 설명서의 자세한 목록은 이 문서를 참조하십시오.

채점할 예약된 실험 만들기

트레이닝에 대한 예약된 실험과 유사하게, 바디 매개 변수에 template 섹션을 포함하여 점수에 대한 예약된 실험을 만드는 것도 가능합니다. 또한 본문에 있는 name 필드 tasks 는 로 설정됩니다 score.

다음은 시작하여 20분마다 실행되는 실험 startTime 을 만드는 예입니다 endTime.

요청

curl -X POST \
  https://platform.adobe.io/data/sensei/experiments \
  -H 'Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}' \
  -H 'Content-Type: application/vnd.adobe.platform.sensei+json;profile=experiment.v1.json' \
  -H 'x-gw-ims-org-id: {IMS_ORG}' \
  -H 'x-api-key: {API_KEY}' \
  -d '{JSON_PAYLOAD}'

{IMS_ORG}:고유한 Adobe Experience Platform 통합에 있는 IMS 조직 자격 증명을 찾을 수 있습니다.
{ACCESS_TOKEN}:인증 후 제공된 특정 베어러 토큰 값.
{API_KEY}:고유한 Adobe Experience Platform 통합에 있는 특정 API 키 값입니다.
{JSON_PAYLOAD}:전송 대상 Run 개체를 실험해 보십시오. 튜토리얼에서 사용하는 예는 다음과 같습니다.

{
    "name": "Experiment for Retail",
    "mlInstanceId": "{INSTANCE_ID}",
    "template": {
        "tasks": [{
            "name": "score",
            "parameters": [
                {
                    "key": "modelId",
                    "value": "{MODEL_ID}"
                }
            ],
            "specification": {
                "type": "SparkTaskSpec",
                "executorCores": 5,
                "numExecutors": 5
            }
        }],
        "schedule": {
            "cron": "*/20 * * * *",
            "startTime": "2018-07-04",
            "endTime": "2018-07-06"
        }
    }
}

{INSTANCE_ID}:MLInestment를 나타내는 ID입니다.
{MODEL_ID}:교육된 모델을 나타내는 ID입니다.

다음은 예약된 실험을 만든 후의 응답입니다.

응답

{
  "id": "{EXPERIMENT_ID}",
  "name": "Experiment for Retail",
  "mlInstanceId": "{INSTANCE_ID}",
  "created": "2018-11-11T11:11:11.111Z",
  "updated": "2018-11-11T11:11:11.111Z",
  "template": {
    "tasks": [
      {
        "name": "score",
        "parameters": [...],
        "specification": {
          "type": "SparkTaskSpec",
          "executorCores": 5,
          "numExecutors": 5
        }
      }
    ],
    "schedule": {
      "cron": "*\/20 * * * *",
      "startTime": "2018-07-04",
      "endTime": "2018-07-06"
    }
  }
}

{EXPERIMENT_ID}:실험을 나타내는 ID입니다.
{INSTANCE_ID}:MLInestment를 나타내는 ID입니다.

채점용 실험 실행 만들기

이제 트레이닝된 모델을 통해 점수를 위한 실험 실행을 만들 수 있습니다. 매개 변수의 값 modelId 은 위의 GET 모델 요청에서 반환되는 id 매개 변수입니다.

요청

curl -X POST \
  https://platform.adobe.io/data/sensei/experiments/{EXPERIMENT_ID}/runs \
  -H 'Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}' \
  -H 'Content-Type: application/vnd.adobe.platform.sensei+json;profile=experimentRun.v1.json' \
  -H 'x-gw-ims-org-id: {IMS_ORG}' \
  -H 'x-api-key: {API_KEY}' \
  -d '{JSON_PAYLOAD}'

{IMS_ORG}:고유한 Adobe Experience Platform 통합에 있는 IMS 조직 자격 증명을 찾을 수 있습니다.
{ACCESS_TOKEN}:인증 후 제공된 특정 베어러 토큰 값.
{API_KEY}:고유한 Adobe Experience Platform 통합에 있는 특정 API 키 값입니다.
{EXPERIMENT_ID}:타깃팅할 실험에 해당하는 ID. 실험 생성 시 응답에서 찾을 수 있습니다.
{JSON_PAYLOAD}:게시할 데이터입니다. 튜토리얼에서 사용하는 예는 다음과 같습니다.

{
   "mode":"score",
    "tasks": [
        {
            "name": "score",
            "parameters": [
                {
                    "key": "modelId",
                    "value": "{MODEL_ID}"
                }
            ]
        }
    ]
}

{MODEL_ID}:모델에 해당하는 ID.

실험 실행 생성의 응답은 다음과 같습니다.

응답

{
    "id": "{EXPERIMENT_RUN_ID}",
    "mode": "score",
    "experimentId": "{EXPERIMENT_ID}",
    "created": "2018-01-01T11:11:11.011Z",
    "updated": "2018-01-01T11:11:11.011Z",
    "deleted": false,
    "tasks": [
        {
            "name": "score",
            "parameters": [...]
        }
    ]
}

{EXPERIMENT_ID}: 실행(Run)이 속한 실험에 해당하는 ID입니다.
{EXPERIMENT_RUN_ID}:방금 만든 실험 실행에 해당하는 ID입니다.

예약된 실험 실행에 대한 실험 실행 상태 검색

예약된 실험에 대해 실험 실행을 가져오려면 쿼리는 다음과 같습니다.

요청

curl -X GET \
  'https://platform.adobe.io/data/sensei/experiments/{EXPERIMENT_ID}/runs' \
  -H 'Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}' \
  -H 'x-gw-ims-org-id: {IMS_ORG}'

{EXPERIMENT_ID}: 실행(Run)이 속한 실험에 해당하는 ID입니다.
{ACCESS_TOKEN}:인증 후 제공된 특정 베어러 토큰 값.
{IMS_ORG}:고유한 Adobe Experience Platform 통합에 있는 IMS 조직 자격 증명을 찾을 수 있습니다.

특정 실험에 대해 여러 개의 실험 실행이 있으므로, 반환된 응답에는 Run ID가 배열에 포함됩니다.

응답

{
    "children": [
        {
            "id": "{EXPERIMENT_RUN_ID}",
            "experimentId": "{EXPERIMENT_ID}",
            "created": "2018-01-01T11:11:11.011Z",
            "updated": "2018-01-01T11:11:11.011Z"
        },
        {
            "id": "{EXPERIMENT_RUN_ID}",
            "experimentId": "{EXPERIMENT_ID}",
            "created": "2018-01-01T11:11:11.011Z",
            "updated": "2018-01-01T11:11:11.011Z"
        }
    ]
}

{EXPERIMENT_RUN_ID}:실험 실행에 해당하는 ID입니다.
{EXPERIMENT_ID}: 실행(Run)이 속한 실험에 해당하는 ID입니다.

예약된 실험 중지 및 삭제

실험 전에 예약된 실험 실행을 중지하려면 DELETE 요청을 endTimeExperiment에 질의하여 {EXPERIMENT_ID}

요청

curl -X DELETE \
  'https://platform.adobe.io/data/sensei/experiments/{EXPERIMENT_ID}' \
  -H 'Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}' \
  -H 'x-gw-ims-org-id: {IMS_ORG}'

{EXPERIMENT_ID}: 실험에 해당하는 ID.
{ACCESS_TOKEN}:인증 후 제공된 특정 베어러 토큰 값.
{IMS_ORG}:고유한 Adobe Experience Platform 통합에 있는 IMS 조직 자격 증명을 찾을 수 있습니다.

실험 결과를 성공적으로 삭제했음을 알리는 응답입니다.

응답

{
    "title": "Success",
    "status": 200,
    "detail": "Experiment successfully deleted"
}