Guide de l’API de machine learning d’Adobe AI
L’API Adobe AI Machine Learning fournit un mécanisme permettant aux spécialistes des données d’organiser et de gérer les services de machine learning, de l’intégration des algorithmes à l’expérimentation et au déploiement des services.
Ce guide de développement décrit les étapes à suivre pour commencer à utiliser l’API Adobe AI Machine Learning et présente les appels API pour effectuer des opérations CRUD sur diverses ressources Workspace de science des données.
Prise en main
Vous devez avoir suivi le tutoriel authentification pour pouvoir accéder aux en-têtes de requête suivants afin de passer des appels aux API Adobe Experience Platform :
- Authorization: Bearer
{ACCESS_TOKEN} - x-api-key :
{API_KEY} - x-gw-ims-org-id :
{ORG_ID}
Dans Experience Platform, toutes les ressources sont isolées dans des sandbox virtuels spécifiques. Toutes les requêtes envoyées aux API Experience Platform nécessitent un en-tête spécifiant le nom du sandbox dans lequel l’opération sera effectuée :
- x-sandbox-name :
{SANDBOX_NAME}
Pour plus d’informations sur les sandbox dans Experience Platform, consultez la documentation de présentation des sandbox.
Toutes les requêtes contenant une payload (POST, PUT, PATCH) requièrent un en-tête supplémentaire :
- Content-Type: application/json
Étapes suivantes
Une fois que vous disposez des informations d’authentification requises, vous pouvez accéder aux sections suivantes de ce guide de développement afin de consulter des exemples d’appels API aux groupes de points d’entrée suivants :