ドキュメントExperience Platformデータサイエンスワークスペースガイド

Sensei Machine Learning API ガイド付録

最終更新日： 2024年8月5日
  • トピック：
  • データサイエンスワークスペース

作成対象：

  • 開発者
NOTE
データサイエンスワークスペースは購入できなくなりました。
このドキュメントは、以前に データ Science ワークスペース の利用資格を持つ既存のお客様を対象としています。

以下の節では、 Sensei Machine Learning API の様々な機能に関するリファレンス情報を提供します。

アセットを取得するためのクエリパラメーター

Sensei Machine Learning API は、クエリパラメーターとアセットの取得をサポートします。使用可能なクエリパラメーターとその使用方法を次の表に示します。

クエリーパラメーター説明デフォルト値
startページネーションの開始インデックスを示します。start=0
limit返す結果の最大数を示します。limit=25
orderby優先順での並べ替えに使用するプロパティを示します。プロパティ名の前にダッシュ（-）を含めると、降順で並べ替えられます。それ以外の場合、結果は昇順で並べ替えられます。orderby=created
propertyオブジェクトが返される式の中で満たす必要がある比較パラメーターを示します。property=deleted==false
NOTE
複数のクエリパラメーターを組み合わせる場合は、アンパサンド(&)で区切る必要があります。

Python の CPU および GPU 構成

Python Engines は、トレーニングまたはスコアリングの目的で CPU または GPU のいずれかを選択でき、MLInstance でタスク仕様（tasks.specification）として定義されます。

次の設定例では、トレーニングに CPU を使用し、スコアに GPU を使用するよう指定しています。

[
    {
        "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
cpus と gpus の値は、CPU または GPU の数を示すのではなく、物理マシンの数を表します。これらの値は許容できる"1"であり、それ以外の場合は例外がスローされます。

PySpark および Spark リソースの設定

Spark エンジンには、トレーニングとスコアリングの目的で計算リソースを変更する機能があります。 これらのリソースについては、次の表で説明します。

リソース
説明
タイプ
driverMemory
ドライバのメモリ（MB）
int
driverCores
ドライバが使用するコアの数
int
executorMemory
実行者のメモリ（MB）
int
executorCores
実行者が使用するコアの数
int
numExecutors
実行者の数
int

リソースは、MLInstance に対して、（A）個々のトレーニングまたはスコアリングパラメーター、または（B）追加の仕様オブジェクト内（specification）として指定できます。たとえば、次のリソース設定は、トレーニングとスコアの両方で同じです。

[
    {
        "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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