を使用したモデルのトレーニングと評価 Sensei Machine Learning API

このチュートリアルでは、API 呼び出しを使用してモデルを作成、トレーニング、評価する方法を示します。API ドキュメントの詳しいリストについては、こちらのドキュメントを参照してください。

前提条件

API を使用したモデルのトレーニングと評価に必要なエンジンを作成するには、API を使用してパッケージ化されたレシピをインポートします。

フォロー： Experience PlatformAPI 認証のチュートリアルをクリックして、API 呼び出しの開始を試みます。

このチュートリアルから、次の値を入手できます。

{ACCESS_TOKEN}：認証後に提供される特定の Bearer トークン値。
{ORG_ID}:固有のAdobe Experience Platform統合で見つかった組織の資格情報。
{API_KEY}：固有の Adobe Experience Platform 統合にある特定の API キー値。
インテリジェントサービスの Docker イメージへのリンク

API ワークフロー

この API を使用して、トレーニング用の Experiment Run を作成します。このチュートリアルでは、エンジン、MLInstance および Experiment の各エンドポイントに重点を置いています。次の図に、これら 3 つのエンドポイントの関係を示し、Run とモデルの概念を示します。

メモ

「エンジン」、「MLInstance」、「MLService」、「Experiment」、「モデル」という用語は、UI では別の用語になります。UI からアクセスする場合、次の表に違いを示します。

UI 用語	API 用語
レシピ	エンジン
モデル	MLInstance
トレーニングの実行	Experiment
サービス	MLService

MLInstance の作成

MLInstance を作成するには、次のリクエストを使用します。API を使用してパッケージ化されたレシピをインポートするチュートリアルで、エンジンを作成した際に返された {ENGINE_ID} を使用します。

リクエスト

curl -X POST \
  https://platform.adobe.io/data/sensei/mlInstances \
  -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}' \
  -d `{JSON_PAYLOAD}`

{ACCESS_TOKEN}：認証後に提供される特定の Bearer トークン値。
{ORG_ID}:固有のAdobe Experience Platform統合で見つかった組織の資格情報。
{API_KEY}：固有の Adobe Experience Platform 統合にある特定の API キー値。
{JSON_PAYLOAD}：MLInstance の設定。次に、このチュートリアルで使用する例を示します。

{
    "name": "Retail - Instance",
    "description": "Instance for ML Instance",
    "engineId": "{ENGINE_ID}",
    "createdBy": {
        "displayName": "John Doe",
        "userId": "johnd"
    },
    "tags": {
        "purpose": "tutorial"
    },
    "tasks": [
        {
            "name": "train",
            "parameters": [
                {
                    "key": "numFeatures",
                    "value": "10"
                },
                {
                    "key": "maxIter",
                    "value": "2"
                },
                {
                    "key": "regParam",
                    "value": "0.15"
                },
                {
                    "key": "trainingDataLocation",
                    "value": "sample_training_data.csv"
                }
            ]
        },
        {
            "name": "score",
            "parameters": [
                {
                    "key": "scoringDataLocation",
                    "value": "sample_scoring_data.csv"
                },
                {
                    "key": "scoringResultsLocation",
                    "value": "scoring_results.net"
                }
            ]
        }
    ]
}

メモ

{JSON_PAYLOAD} では、トレーニングとスコアリングに使用するパラメーターを tasks 配列で定義します。{ENGINE_ID} は使用するエンジンの ID で、tag フィールドはインスタンスの識別に使用するオプションのパラメーターです。

応答には {INSTANCE_ID} 作成される MLInstance を表す設定が異なる複数のモデル MLInstance を作成できます。

応答

{
    "id": "{INSTANCE_ID}",
    "name": "Retail - Instance",
    "description": "Instance for ML Instance",
    "engineId": "{ENGINE_ID}",
    "created": "2018-21-21T11:11:11.111Z",
    "createdBy": {
        "displayName": "John Doe",
        "userId": "johnd"
    },
    "updated": "2018-21-01T11:11:11.111Z",
    "deleted": false,
    "tags": {
        "purpose": "tutorial"
    },
    "tasks": [
        {
            "name": "train",
            "parameters": [...]
        },
        {
            "name": "score",
            "parameters": [...]
        }
    ]
}

{ENGINE_ID}：MLInstance が作成されるエンジンを表す ID。
{INSTANCE_ID}：MLInstance を表す ID。

Experiment の作成

データサイエンティストは、トレーニング中に高性能モデルに到達するために、Experiment を使用します。各 Experiment では、データセット、機能、学習パラメーター、ハードウェアが変更されます。次に、Experiment の作成例を示します。

リクエスト

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: {ORG_ID}' \
  -H 'x-api-key: {API_KEY' \
  -d `{JSON PAYLOAD}`

{ORG_ID}:固有のAdobe Experience Platform統合で見つかった組織の資格情報。
{ACCESS_TOKEN}：認証後に提供される特定の Bearer トークン値。
{API_KEY}：固有の Adobe Experience Platform 統合にある特定の API キー値。
{JSON_PAYLOAD}：作成する Experiment オブジェクト。次に、このチュートリアルで使用する例を示します。

{
    "name": "Experiment for Retail ",
    "mlInstanceId": "{INSTANCE_ID}",
    "tags": {
        "test": "guide"
    }
}

{INSTANCE_ID}：MLInstance を表す ID。

Experiment の作成リクエストを実行すると、次のようなレスポンスが返されます。

応答

{
    "id": "{EXPERIMENT_ID}",
    "name": "Experiment for Retail",
    "mlInstanceId": "{INSTANCE_ID}",
    "created": "2018-01-01T11:11:11.111Z",
    "updated": "2018-01-01T11:11:11.111Z",
    "deleted": false,
    "tags": {
        "test": "guide"
    }
}

{EXPERIMENT_ID}：作成した Experiment を表す ID。{INSTANCE_ID}：MLInstance を表す ID。

スケジュールに沿ったトレーニング Experimentの作成

スケジュールに沿った Experiment を使用すると、Experiment Run を作成するたびに、毎回 API 呼び出しを実行する必要がなくなります。Experiment の作成に必要なパラメーターはすべて用意されており、各 Run は定期的に作成されます。

スケジュールに沿った Experiment の作成を指定するには、リクエストの本文に template セクションを追加する必要があります。スケジュールに沿った Run に必要なパラメーターは、すべて template に含まれています。たとえば、実行するアクションを示す tasks、スケジュールに沿った Run の実行予定を示す schedule などです。

リクエスト

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: {ORG_ID}' \
  -H 'x-api-key: {API_KEY}' \
  -d '{JSON_PAYLOAD}`

{ORG_ID}:固有のAdobe Experience Platform統合で見つかった組織の資格情報。
{ACCESS_TOKEN}：認証後に提供される特定の Bearer トークン値。
{API_KEY}：固有の Adobe Experience Platform 統合にある特定の API キー値。
{JSON_PAYLOAD}：使用するデータセット。次に、このチュートリアルで使用する例を示します。

{
    "name": "Experiment for Retail",
    "mlInstanceId": "{INSTANCE_ID}",
    "template": {
        "tasks": [{
            "name": "train",
            "parameters": [
                   {
                        "value": "1000",
                        "key": "numFeatures"
                    }
            ],
            "specification": {
                "type": "SparkTaskSpec",
                "executorCores": 5,
                "numExecutors": 5
            }
        }],
        "schedule": {
            "cron": "*/20 * * * *",
            "startTime": "2018-11-11",
            "endTime": "2019-11-11"
        }
    }
}

Experiment を作成する際、本文の {JSON_PAYLOAD} には mlInstanceId パラメーターまたは mlInstanceQuery パラメーターを含める必要があります。この例では、スケジュールに沿った Experiment により、startTime から endTime までの間、cron パラメーターに設定されたとおり 20 分ごとに Run が呼び出されます。

応答

{
    "id": "{EXPERIMENT_ID}",
    "name": "Experiment for Retail",
    "mlInstanceId": "{INSTANCE_ID}",
    "created": "2018-11-11T11:11:11.111Z",
    "updated": "2018-11-11T11:11:11.111Z",
    "deleted": false,
    "workflowId": "endid123_0379bc0b_8f7e_4706_bcd9_1a2s3d4f5g_abcdf",
    "template": {
        "tasks": [
            {
                "name": "train",
                "parameters": [...],
                "specification": {
                    "type": "SparkTaskSpec",
                    "executorCores": 5,
                    "numExecutors": 5
                }
            }
        ],
        "schedule": {
            "cron": "*/20 * * * *",
            "startTime": "2018-07-04",
            "endTime": "2018-07-06"
        }
    }
}

{EXPERIMENT_ID}：Experiment を表す ID。
{INSTANCE_ID}：MLInstance を表す ID。

トレーニング用の Experiment Run の作成

Experiment エンティティを作成したら、以下の呼び出しを使用して、トレーニング Run を作成および実行できます。リクエスト本文で、{EXPERIMENT_ID} と、トリガーする mode を指定する必要があります。

リクエスト

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: {ORG_ID}' \
  -H 'x-api-key: {API_KEY}' \
  -d '{JSON_PAYLOAD}'

{EXPERIMENT_ID}：目的の Experiment に対応する ID。これは、Experiment を作成した際のレスポンスに含まれています。
{ORG_ID}:固有のAdobe Experience Platform統合で見つかった組織の資格情報。
{ACCESS_TOKEN}：認証後に提供される特定の Bearer トークン値。
{API_KEY}：固有の Adobe Experience Platform 統合にある特定の API キー値。
{JSON_PAYLOAD}：トレーニング Run を作成するには、本文に次の内容を含める必要があります。

{
    "mode":"Train"
}

また、tasks 配列を含めることで、設定パラメーターを上書きすることもできます。

{
   "mode":"Train",
   "tasks": [
        {
           "name": "train",
           "parameters": [
                {
                   "key": "numFeatures",
                   "value": "2"
                }
            ]
        }
    ]
}

次のレスポンスが返され、{EXPERIMENT_RUN_ID} と設定（tasks の下）が示されます。

応答

{
    "id": "{EXPERIMENT_RUN_ID}",
    "mode": "train",
    "experimentId": "{EXPERIMENT_ID}",
    "created": "2018-01-01T11:11:11.903Z",
    "updated": "2018-01-01T11:11:11.903Z",
    "deleted": false,
    "tasks": [
        {
            "name": "Train",
            "parameters": [...]
        }
    ]
}

{EXPERIMENT_RUN_ID}：Experiment Run を表す ID。
{EXPERIMENT_ID}：Experiment Run が含まれる Experiment を表す ID。

Experiment Run のステータスの取得

Experiment Run のステータスを照会するには、{EXPERIMENT_RUN_ID} を使用します。

リクエスト

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

{EXPERIMENT_ID}：Experiment を表す ID。
{EXPERIMENT_RUN_ID}：Experiment Run を表す ID。
{ACCESS_TOKEN}：認証後に提供される特定の Bearer トークン値。
{ORG_ID}:固有のAdobe Experience Platform統合で見つかった組織の資格情報。
{API_KEY}：固有の Adobe Experience Platform 統合にある特定の API キー値。

応答

GET 呼び出しを実行すると、次に示すように、state にステータスが示されます。

{
    "id": "{EXPERIMENT_ID}",
    "name": "RunStatus for experimentRunId {EXPERIMENT_RUN_ID}",
    "experimentRunId": "{EXPERIMENT_RUN_ID}",
    "deleted": false,
    "status": {
        "tasks": [
            {
                "id": "{MODEL_ID}",
                "state": "DONE",
                "tasklogs": [
                    {
                        "name": "execution",
                        "url": "https://mlbaprod1sapwd7jzid.file.core.windows.net/..."
                    },
                    {
                        "name": "stderr",
                        "url": "https://mlbaprod1sapwd7jzid.file.core.windows.net/..."
                    },
                    {
                        "name": "stdout",
                        "url": "https://mlbaprod1sapwd7jzid.file.core.windows.net/..."
                    }
                ]
            }
        ]
    }
}

{EXPERIMENT_RUN_ID}：Experiment Run を表す ID。
{EXPERIMENT_ID}：Experiment Run が含まれる Experiment を表す ID。

DONE の状態意外に、次の状態も示されます。

PENDING
RUNNING
FAILED

詳細については、tasklogs パラメーターの下の詳細ログを確認してください。

トレーニング済みモデルの取得

トレーニング中に、前述の手順で作成したトレーニング済みモデルを取得するには、次のリクエストを実行します。

リクエスト

curl -X GET \
  'https://platform.adobe.io/data/sensei/models/?property=experimentRunId=={EXPERIMENT_RUN_ID}' \
  -H 'Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}' \
  -H 'x-gw-ims-org-id: {ORG_ID}'

{EXPERIMENT_RUN_ID}：目的の Experiment Run に対応する ID。これは、Experiment Run を作成した際のレスポンスに含まれています。
{ACCESS_TOKEN}：認証後に提供される特定の Bearer トークン値。
{ORG_ID}:固有のAdobe Experience Platform統合で見つかった組織の資格情報。

レスポンスは、作成されたトレーニング済みモデルを表します。

応答

{
    "children": [
        {
            "id": "{MODEL_ID}",
            "name": "Tutorial trained Model",
            "experimentId": "{EXPERIMENT_ID}",
            "experimentRunId": "{EXPERIMENT_RUN_ID}",
            "description": "trained model for ID",
            "modelArtifactUri": "wasb://test-models@mlpreprodstorage.blob.core.windows.net/{MODEL_ID}",
            "created": "2018-01-01T11:11:11.011Z",
            "updated": "2018-01-01T11:11:11.011Z",
            "deleted": false
        }
    ],
    "_page": {
        "property": "ExperimentRunId=={EXPERIMENT_RUN_ID},deleted!=true",
        "count": 1
    }
}

{MODEL_ID}：モデルに対応する ID。
{EXPERIMENT_ID}：Experiment Run が含まれる Experiment に対応する ID。
{EXPERIMENT_RUN_ID}：Experiment Run に対応する ID。

スケジュールに沿った Experiment の停止と削除

endTime よりも前に、スケジュールに沿った Experiment の実行を停止する場合は、{EXPERIMENT_ID} に DELETE リクエストを実行します。

リクエスト

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

{EXPERIMENT_ID}：Experiment に対応する ID。
{ACCESS_TOKEN}：認証後に提供される特定の Bearer トークン値。
{ORG_ID}:固有のAdobe Experience Platform統合で見つかった組織の資格情報。

メモ

API 呼び出しを実行すると、新しい Experiment Run の作成が無効になります。ただし、既に実行中の Experiment Run は停止されません。

次に、Experiment が正常に削除されたことを通知するレスポンスを示します。

応答

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

次の手順

このチュートリアルでは、API を使用してエンジン、Experiment、スケジュールに沿った Experiment Run およびトレーニング済みモデルを作成する方法について説明しました。次の演習では、最もパフォーマンスの高いトレーニング済みモデルを使用して新しいデータセットをスコアリングし、予測を行います。

Business.Adobe.com リソース

Omnichannel Personalization Website Personalization Style System Dynamic Forms Audio Analytics Identity Management

を使用したモデルのトレーニングと評価 Sensei Machine Learning API

前提条件

API ワークフロー

MLInstance の作成

Experiment の作成

スケジュールに沿ったトレーニング Experimentの作成

トレーニング用の Experiment Run の作成

Experiment Run のステータスの取得

トレーニング済みモデルの取得

スケジュールに沿った Experiment の停止と削除

次の手順

Business.Adobe.com リソース

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