Sensei Machine Learning API ガイド付録
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 query
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 cpu-gpu-config
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 resource-config
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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