Notation d’un modèle à l’aide de Sensei Machine Learning API

Ce tutoriel explique comment utiliser les API pour créer une expérience et une exécution d’expérience. Pour obtenir la liste de tous les points de terminaison de l’API Sensei Machine Learning, reportez-vous à ce document.

Création d’une expérience planifiée pour la notation

Comme pour les expériences planifiées pour la formation, la création d’une expérience planifiée pour la notation est également effectuée en ajoutant une section template au paramètre du corps. De plus, le champ name sous tasks dans le corps est défini sur score.

Vous trouverez ci-dessous un exemple de création d’une expérience qui s’exécutera toutes les 20 minutes entre startTime et endTime.

Requête

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} : les informations d’identification de votre organisation se trouvent dans votre intégration Adobe Experience Platform unique.
{ACCESS_TOKEN} : votre valeur de jeton porteur spécifique fournie après l’authentification.
{API_KEY} : votre valeur clé d’API spécifique, qui se trouve dans votre intégration unique d’Adobe Experience Platform.
{JSON_PAYLOAD} : objet d’exécution d’expérience à envoyer. Voici l’exemple utilisé dans notre tutoriel :

{
    "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} : identifiant qui représente l’instance MLInstance.
{MODEL_ID} : identifiant qui représente le modèle formé.

Voici la réponse après avoir créé l’expérience planifiée.

Réponse

{
  "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} : identifiant qui représente l’expérience.
{INSTANCE_ID} : identifiant qui représente l’instance MLInstance.

Création d’une exécution d’expérience pour la notation

Une fois le modèle formé, il est possible de créer une exécution d’expérience pour la notation. La valeur du paramètre modelId est le paramètre id renvoyé dans la requête de modèle GET ci-dessus.

Requête

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}'

{ORG_ID} : les informations d’identification de votre organisation se trouvent dans votre intégration Adobe Experience Platform unique.
{ACCESS_TOKEN} : votre valeur de jeton porteur spécifique fournie après l’authentification.
{API_KEY} : votre valeur clé d’API spécifique, qui se trouve dans votre intégration unique d’Adobe Experience Platform.
{EXPERIMENT_ID} : identifiant qui correspond à l’expérience que vous souhaitez cibler. Vous pouvez le trouver dans la réponse lors de la création de votre expérience.
{JSON_PAYLOAD} : données à publier. Voici l’exemple utilisé dans notre tutoriel :

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

{MODEL_ID} : identifiant qui correspond au modèle.

Voici la réponse de la création de l’exécution d’expérience :

Réponse

{
    "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} : identifiant qui correspond à l’expérience sous laquelle se trouve l’exécution.
{EXPERIMENT_RUN_ID} : identifiant qui correspond à l’exécution d’expérience que vous venez de créer.

Récupération d’un état d’exécution d’expérience pour une exécution d’expérience planifiée

Voici la requête qui permet d’obtenir des exécutions d’expérience pour les expériences planifiées :

Requête

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

{EXPERIMENT_ID} : identifiant qui correspond à l’expérience sous laquelle se trouve l’exécution.
{ACCESS_TOKEN} : votre valeur de jeton porteur spécifique fournie après l’authentification.
{ORG_ID} : les informations d’identification de votre organisation se trouvent dans votre intégration Adobe Experience Platform unique.

Puisqu’il existe plusieurs exécutions d’expérience pour une expérience spécifique, la réponse renvoyée comporte un tableau d’identifiant d’exécution.

Réponse

{
    "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} : identifiant qui correspond à l’expérience d’exécution.
{EXPERIMENT_ID} : identifiant qui correspond à l’expérience sous laquelle se trouve l’exécution.

Arrêt et suppression d’une expérience planifiée

Si vous souhaitez arrêter l’exécution d’une expérience planifiée avant son endTime, vous pouvez faire une requête DELETE à l’{EXPERIMENT_ID}.

Requête

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} : identifiant qui correspond à l’expérience.
{ACCESS_TOKEN} : votre valeur de jeton porteur spécifique fournie après l’authentification.
{ORG_ID} : les informations d’identification de votre organisation se trouvent dans votre intégration Adobe Experience Platform unique.

Voici la réponse qui indique que l’expérience a bien été supprimée.

Réponse

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