Documentación Experience Platform Guía de Data Science Workspace

Apéndice de guía de API Sensei Machine Learning

Última actualización: 5 de agosto de 2024

Temas:
Data Science Workspace

Creado para:

Desarrollador

NOTE

Data Science Workspace ya no se puede adquirir.

Esta documentación está destinada a clientes existentes con derechos anteriores a Data Science Workspace.

Las secciones siguientes proporcionan información de referencia sobre diversas características de la API Sensei Machine Learning.

Parámetros de consulta para recuperación de recursos

La API Sensei Machine Learning proporciona compatibilidad con parámetros de consulta para recuperar recursos. En la tabla siguiente se describen los parámetros de consulta disponibles y sus usos:

Parámetro de consulta	Descripción	Valor predeterminado
`start`	Indica el índice de inicio de la paginación.	`start=0`
`limit`	Indica el número máximo de resultados que se van a devolver.	`limit=25`
`orderby`	Indica las propiedades que se van a utilizar para ordenar en orden de prioridad. Incluya un guión (-) antes del nombre de una propiedad para ordenar en orden descendente; de lo contrario, los resultados se ordenarán en orden ascendente.	`orderby=created`
`property`	Indica la expresión de comparación que un objeto debe satisfacer para ser devuelto.	`property=deleted==false`

NOTE

Al combinar varios parámetros de consulta, deben separarse con el símbolo et (&).

Configuraciones de CPU y GPU en Python

Los motores Python tienen la capacidad de elegir entre una CPU o una GPU para su entrenamiento o puntuación, y se define en una MLInstance como una especificación de tarea (tasks.specification).

A continuación se muestra un ejemplo de configuración que especifica el uso de una CPU para el aprendizaje y una GPU para la puntuación:

[
    {
        "name": "train",
        "parameters": [
            {
                "key": "training parameter",
                "value": "parameter value"
            }
        ],
        "specification": {
            "type": "ContainerTaskSpec",
            "cpus": "1"
        }
    },
    {
        "name": "score",
        "parameters": [
            {
                "key": "scoring parameter",
                "value": "parameter value"
            }
        ],
        "specification": {
            "type": "ContainerTaskSpec",
            "gpus": "1"
        }
    }
]

NOTE

Los valores de cpus y gpus no indican el número de CPU o GPU, sino el número de máquinas físicas. Estos valores tienen el permiso "1" y, en caso contrario, producirán una excepción.

Configuraciones de recursos de PySpark y Spark

Los motores Spark tienen la capacidad de modificar los recursos computacionales con fines de entrenamiento y puntuación. Estos recursos se describen en la siguiente tabla:

Recurso

Descripción

Tipo

driverMemory

Memoria para controlador en megabytes

int

driverCores

Número de núcleos utilizados por el controlador

int

executeMemory

Memoria para ejecutor en megabytes

int

executeCores

Número de núcleos utilizados por el ejecutor

int

numExecutors

Número de ejecutores

int

Los recursos se pueden especificar en una MLInstance como (A) parámetros de entrenamiento o puntuación individuales, o (B) dentro de un objeto de especificaciones adicional (specification). Por ejemplo, las siguientes configuraciones de recursos son las mismas para la formación y la puntuación:

[
    {
        "name": "train",
        "parameters": [
            {
                "key": "driverMemory",
                "value": "2048"
            },
            {
                "key": "driverCores",
                "value": "1"
            },
            {
                "key": "executorMemory",
                "value": "2048"
            },
            {
                "key": "executorCores",
                "value": "2"
            },
            {
                "key": "numExecutors",
                "value": "3"
            }
        ]
    },
    {
        "name": "score",
        "parameters": [
            {
                "key": "scoring parameter",
                "value": "parameter value"
            }
        ],
        "specification": {
            "type": "SparkTaskSpec",
            "name": "Spark Task name",
            "className": "Class name",
            "driverMemoryInMB": 2048,
            "driverCores": 1,
            "executorMemoryInMB": 2048,
            "executorCores": 2,
            "numExecutors": 3
        }
    }
]

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