DocumentationExperience PlatformGuide de Data Science Workspace

Point de terminaison des moteurs

Last update: Mon Aug 05 2024 00:00:00 GMT+0000 (Coordinated Universal Time)

Créé pour :

  • Développeur
NOTE
Data Science Workspace ne peut plus être acheté.
Cette documentation est destinée aux clients existants disposant de droits antérieurs à Data Science Workspace.

Les moteurs sont le fondement des modèles de machine learning dans l’espace de travail de science des données. Ils contiennent des algorithmes de machine learning qui permettent de résoudre des problèmes spécifiques, des pipelines de fonctionnalités permettant de concevoir des fonctionnalités, ou les deux.

Recherche de votre registre Docker

TIP
Si vous ne disposez pas d’une URL Docker, consultez le tutoriel Former une recette empaquetée à partir de fichiers source pour une présentation détaillée de la création d’une URL d’hôte Docker.

Les informations d’identification de votre registre Docker sont nécessaires pour charger un fichier de recette empaqueté, y compris l’URL de votre hôte Docker, votre nom d’utilisateur et votre mot de passe. Vous pouvez rechercher ces informations en exécutant la requête GET suivante :

Format d’API

GET /engines/dockerRegistry

Requête

curl -X GET https://platform.adobe.io/data/sensei/engines/dockerRegistry \
    -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}'

Réponse

Une réponse réussie renvoie un payload contenant les détails de votre registre Docker, y compris l’URL Docker (host), le nom d’utilisateur (username), et le mot de passe (password).

NOTE
Votre mot de passe Docker change chaque fois que votre {ACCESS_TOKEN} est mis à jour.
{
    "host": "docker_host.azurecr.io",
    "username": "00000000-0000-0000-0000-000000000000",
    "password": "password"
}

Création d’un moteur à l’aide des URL Docker docker-image

Vous pouvez créer un moteur en exécutant une requête POST tout en fournissant ses métadonnées et une URL Docker qui référence une image Docker dans des formulaires en plusieurs parties.

Format d’API

POST /engines

Demander Python/R

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": "A name for this Engine",
        "description": "A description for this Engine",
        "type": "Python",
        "algorithm": "Classification",
        "artifacts": {
            "default": {
                "image": {
                    "location": "v1rsvj32smc4wbs.azurecr.io/ml-featurepipeline-pyspark:1.0",
                    "name": "An additional name for the Docker image",
                    "executionType": "Python"
                }
            }
        }
    }'
Propriété
Description
name
Nom souhaité pour le moteur. La recette correspondant à ce moteur héritera de cette valeur afin d’être affichée dans l’interface utilisateur en tant que nom de la recette.
description
Description facultative du moteur. La recette correspondant à ce moteur héritera de cette valeur afin d’être affichée dans l’interface utilisateur en tant que description de la recette. Cette propriété est obligatoire. Si vous ne souhaitez pas fournir de description, définissez sa valeur comme étant une chaîne vide.
type
Type d’exécution du moteur. Cette valeur correspond au langage dans lequel l’image Docker est conçue, et peut être soit « Python », « R » ou « Tensorflow ».
algorithm
Chaîne spécifiant le type d’algorithme de machine learning. Les types d’algorithmes pris en charge comprennent la « Classification », la « Régression » ou la « Personnalisation ».
artifacts.default.image.location
Emplacement de l’image Docker à laquelle est liée une URL Docker.
artifacts.default.image.executionType
Type d’exécution du moteur. Cette valeur correspond au langage dans lequel l’image Docker est conçue, et peut être soit « Python », « R » ou « Tensorflow ».

Demander PySpark/Scala

Lors de l’exécution d’une requête pour les recettes PySpark, les executionType et type sont "PySpark". Lors de l’exécution d’une requête pour les recettes Scala, les executionType et type sont "Spark". L’exemple de recette Scala suivant utilise Spark :

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"
            }
        }
    }
}'
Propriété
Description
name
Nom souhaité pour le moteur. La recette correspondant à ce moteur héritera de cette valeur afin d’être affichée dans l’interface utilisateur en tant que nom de la recette.
description
Description facultative du moteur. La recette correspondant à ce moteur héritera de cette valeur afin d’être affichée dans l’interface utilisateur en tant que description de la recette. Cette propriété est obligatoire. Si vous ne souhaitez pas fournir de description, définissez sa valeur comme étant une chaîne vide.
type
Type d’exécution du moteur. Cette valeur correspond à la langue dans laquelle l’image Docker est créée. La valeur peut être définie sur Spark ou PySpark.
mlLibrary
Champ obligatoire lors de la création de moteurs pour les recettes PySpark et Scala. Ce champ doit être défini sur databricks-spark.
artifacts.default.image.location
Emplacement de l’image Docker. Seul Azure ACR ou Public (non authentifié) Dockerhub est pris en charge.
artifacts.default.image.executionType
Type d’exécution du moteur. Cette valeur correspond à la langue dans laquelle l’image Docker est créée. Il peut s’agir de "Spark" ou de "PySpark".

Réponse

Une réponse réussie renvoie un payload contenant les détails du nouveau moteur, y compris son identifiant unique (id). L’exemple de réponse suivant est pour un moteur Python. Toutes les réponses du moteur suivent ce format :

{
    "id": "22f4166f-85ba-4130-a995-a2b8e1edde32",
    "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": "v1rsvj32smc4wbs.azurecr.io/ml-featurepipeline-pyspark:1.0",
                "name": "An additional name for the Docker image",
                "executionType": "Python",
                "packagingType": "docker"
            }
        }
    }
}

Création d’un moteur de pipeline de fonctionnalités à l’aide des URL Docker feature-pipeline-docker

Vous pouvez créer un moteur de pipeline de fonctionnalités en exécutant une requête de POST tout en fournissant ses métadonnées et une URL Docker qui référence une image Docker.

Format d’API

POST /engines

Requête

curl -X POST \
 https://platform.adobe.io/data/sensei/engines \
    -H 'Authorization: Bearer ' \
    -H 'x-gw-ims-org-id: 20655D0F5B9875B20A495E23@AdobeOrg' \
    -H 'Content-Type: application/vnd.adobe.platform.sensei+json;profile=engine.v1.json' \
    -H 'x-api-key: acp_foundation_machineLearning' \
    -H 'Content-Type: text/plain' \
    -F '{
    "type": "PySpark",
    "algorithm":"fp",
    "name": "Feature_Pipeline_Engine",
    "description": "Feature_Pipeline_Engine",
    "mlLibrary": "databricks-spark",
    "artifacts": {
       "default": {
           "image": {
                "location": "v7d1cs2mimnlttw.azurecr.io/ml-featurepipeline-pyspark:0.2.1",
                "name": "datatransformation",
                "executionType": "PySpark",
                "packagingType": "docker"
            },
           "defaultMLInstanceConfigs": [ ...
           ]
       }
   }
}'
Propriété
Description
type
Type d’exécution du moteur. Cette valeur correspond à la langue dans laquelle l’image Docker est créée. La valeur peut être définie sur Spark ou PySpark.
algorithm
L’algorithme en cours d’utilisation, définissez cette valeur sur fp (pipeline de fonctionnalités).
name
Nom souhaité pour le moteur de pipeline de fonctionnalités. La recette correspondant à ce moteur héritera de cette valeur afin d’être affichée dans l’interface utilisateur en tant que nom de la recette.
description
Description facultative du moteur. La recette correspondant à ce moteur héritera de cette valeur afin d’être affichée dans l’interface utilisateur en tant que description de la recette. Cette propriété est obligatoire. Si vous ne souhaitez pas fournir de description, définissez sa valeur comme étant une chaîne vide.
mlLibrary
Champ obligatoire lors de la création de moteurs pour les recettes PySpark et Scala. Ce champ doit être défini sur databricks-spark.
artifacts.default.image.location
Emplacement de l’image Docker. Seul Azure ACR ou Public (non authentifié) Dockerhub est pris en charge.
artifacts.default.image.executionType
Type d’exécution du moteur. Cette valeur correspond à la langue dans laquelle l’image Docker est créée. Il peut s’agir de "Spark" ou de "PySpark".
artifacts.default.image.packagingType
Type de package du moteur. Cette valeur doit être définie sur docker.
artifacts.default.defaultMLInstanceConfigs
Vos paramètres de fichier de configuration pipeline.json.

Réponse

Une réponse réussie renvoie un payload contenant les détails du nouveau moteur de pipeline de fonctionnalités, y compris son identifiant unique (id). L’exemple de réponse suivant concerne un moteur de pipeline de fonctionnalités PySpark.

{
    "id": "88236891-4309-4fd9-acd0-3de7827cecd1",
    "name": "Feature_Pipeline_Engine",
    "description": "Feature_Pipeline_Engine",
    "type": "PySpark",
    "algorithm": "fp",
    "mlLibrary": "databricks-spark",
    "created": "2020-04-24T20:46:58.382Z",
    "updated": "2020-04-24T20:46:58.382Z",
    "deprecated": false,
    "artifacts": {
        "default": {
            "image": {
                "location": "v7d1cs3mimnlttw.azurecr.io/ml-featurepipeline-pyspark:0.2.1",
                "name": "datatransformation",
                "executionType": "PySpark",
                "packagingType": "docker"
            },
        "defaultMLInstanceConfigs": [ ... ]
        }
    }
}

Récupération d’une liste de moteurs

Vous pouvez récupérer une liste de moteurs en exécutant une seule requête GET. Pour vous aider à filtrer les résultats, vous pouvez spécifier des paramètres de requête dans le chemin de requête. Pour obtenir une liste des requêtes disponibles, reportez-vous à la section de l’annexe concernant les paramètres de requête pour la récupération des ressources.

Format d’API

GET /engines
GET /engines?parameter_1=value_1
GET /engines?parameter_1=value_1&parameter_2=value_2

Requête

curl -X GET \
    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}'

Réponse

Une réponse réussie renvoie une liste de moteurs et leurs détails.

{
    "children": [
        {
            "id": "22f4166f-85ba-4130-a995-a2b8e1edde31",
            "name": "A name for this Engine",
            "description": "A description for this Engine",
            "type": "PySpark",
            "algorithm": "Classification",
            "created": "2019-01-01T00:00:00.000Z",
            "createdBy": {
                "userId": "Jane_Doe@AdobeID"
            },
            "updated": "2019-01-01T00:00:00.000Z"
        },
        {
            "id": "22f4166f-85ba-4130-a995-a2b8e1edde32",
            "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"
        },
        {
            "id": "22f4166f-85ba-4130-a995-a2b8e1edde33",
            "name": "Feature Pipeline Engine",
            "description": "A feature pipeline Engine",
            "type": "PySpark",
            "algorithm":"fp",
            "created": "2019-01-01T00:00:00.000Z",
            "createdBy": {
                "userId": "Jane_Doe@AdobeID"
            },
            "updated": "2019-01-01T00:00:00.000Z"
        }
    ],
    "_page": {
        "property": "deleted==false",
        "totalCount": 100,
        "count": 3
    }
}

Récupération d’un moteur spécifique retrieve-specific

Vous pouvez récupérer les détails d’un moteur spécifique en exécutant une requête GET qui inclut l’identifiant du moteur de votre choix dans le chemin d’accès à la requête.

Format d’API

GET /engines/{ENGINE_ID}
Paramètre
Description
{ENGINE_ID}
Identifiant d’un moteur existant.

Requête

curl -X GET \
    https://platform.adobe.io/data/sensei/engines/22f4166f-85ba-4130-a995-a2b8e1edde32 \
    -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}'

Réponse

Une réponse réussie renvoie un payload contenant les détails du moteur concerné.

{
    "id": "22f4166f-85ba-4130-a995-a2b8e1edde32",
    "name": "A name for this Engine",
    "description": "A description for this Engine",
    "type": "PySpark",
    "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": "v7d1cs2mimnlttw.azurecr.io/ml-featurepipeline-pyspark:0.2.1",
                "name": "file.egg",
                "executionType": "PySpark",
                "packagingType": "docker"
            }
        }
    }
}

Mise à jour d’un moteur

Vous pouvez modifier et mettre à jour un moteur existant en écrasant ses propriétés par le biais d’une requête PUT qui inclut l’identifiant du moteur cible dans le chemin d’accès à la requête et en fournissant un payload JSON contenant des propriétés mises à jour.

NOTE
Afin de garantir le succès de cette requête de PUT, il est conseillé d’effectuer d’abord une requête de GET pour récupérer le moteur par l’identifiant. Ensuite, modifiez et mettez à jour l’objet JSON renvoyé et appliquez l’intégralité de l’objet JSON modifié en tant que payload de la requête PUT.

L’exemple d’appel API suivant met à jour le nom et la description d’un moteur lorsque les propriétés initiales sont les suivantes :

{
    "name": "A name for this Engine",
    "description": "A description for this Engine",
    "type": "Python",
    "algorithm": "Classification",
    "artifacts": {
        "default": {
            "image": {
                "executionType": "Python",
                "packagingType": "docker"
            }
        }
    }
}

Format d’API

PUT /engines/{ENGINE_ID}
Paramètre
Description
{ENGINE_ID}
Identifiant d’un moteur existant.

Requête

curl -X PUT \
    https://platform.adobe.io/data/sensei/engines/22f4166f-85ba-4130-a995-a2b8e1edde32 \
    -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: application/vnd.adobe.platform.sensei+json;profile=engine.v1.json' \
    -d '{
        "name": "An updated name for this Engine",
        "description": "An updated description",
        "type": "Python",
        "algorithm": "Classification",
        "artifacts": {
            "default": {
                "image": {
                    "executionType": "Python",
                    "packagingType": "docker"
                }
            }
        }
    }'

Réponse

Une réponse réussie renvoie un payload contenant les détails mis à jour du moteur.

{
    "id": "22f4166f-85ba-4130-a995-a2b8e1edde32",
    "name": "An updated name for this Engine",
    "description": "An updated description",
    "type": "Python",
    "algorithm": "Classification",
    "created": "2019-01-01T00:00:00.000Z",
    "createdBy": {
        "displayName": "Jane Doe",
        "userId": "Jane_Doe@AdobeID"
    },
    "updated": "2019-01-02T00:00:00.000Z",
    "artifacts": {
        "default": {
            "image": {
                "executionType": "Python",
                "packagingType": "docker"
            }
        }
    }
}

Suppression d’un moteur

Vous pouvez supprimer un moteur en exécutant une requête DELETE tout en spécifiant l’identifiant du moteur cible dans le chemin d’accès à la requête. La suppression d’un moteur entraînera la suppression en cascade de toutes les MLInstances qui font référence à ce moteur, y compris toutes les expériences et les exécutions d’expériences appartenant à ces MLInstances.

Format d’API

DELETE /engines/{ENGINE_ID}
Paramètre
Description
{ENGINE_ID}
Identifiant d’un moteur existant.

Requête

curl -X DELETE \
    https://platform.adobe.io/data/sensei/engines/22f4166f-85ba-4130-a995-a2b8e1edde32 \
    -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}'

Réponse

{
    "title": "Success",
    "status": 200,
    "detail": "Engine deletion was successful"
}
recommendation-more-help
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