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 を使用したサービスとしてのモデルのPublish

Last update: Tue Jul 16 2024 00:00:00 GMT+0000 (Coordinated Universal Time)

トピック：
データサイエンスワークスペース

作成対象：

ユーザー
開発者

このチュートリアルでは、Sensei Machine Learning API を使用してモデルをサービスとして公開するプロセスについて説明します。

はじめに

このチュートリアルでは、Adobe Experience Platform Data Science Workspaceに関する十分な知識が必要です。このチュートリアルを開始する前に、Data Science Workspaceの概要を参照して、サービスの概要を確認してください。

このチュートリアルを進めるには、既存の ML エンジン、ML インスタンス、および実験が必要です。 API でこれらを作成する手順については、パッケージ化されたレシピの読み込みに関するチュートリアルを参照してください。

最後に、このチュートリアルを開始する前に、デベロッパーガイドのはじめにの節を参照して、このチュートリアルで使用される必須ヘッダーなど、Sensei Machine Learning API の呼び出しを正常に行うために必要となる重要な情報を確認してください。

{ACCESS_TOKEN}
{ORG_ID}
{API_KEY}

すべての POST、PUT、および PATCH リクエストには、次の追加ヘッダーが必要です。

Content-Type: application/json

キーワード

このチュートリアルで使用される一般的な用語の概要を次の表に示します。

用語

定義

機械学習インスタンス（ML インスタンス）

特定のデータ、パラメーター、Sensei コードを含む、特定のテナント用の Sensei Engine のインスタンス。

Experiment

トレーニング Experiment Run、スコアリングExperiment Run、またはその両方を保持するための包括的なエンティティ。

スケジュールに沿った Experiment

トレーニング Experiment Run またはスコアリング Experiment Run の自動化を表す用語。これらの実験は、ユーザー定義のスケジュールに従って実行されます。

Experiment Run

トレーニング Experiment やスコアリング Experiment の特定のインスタンス。特定の Experiment から複数の Experiment Run をおこなう場合、トレーニングやスコアリングに使用されるデータセット値が異なる場合があります。

トレーニング済みモデル

モデルを検証、評価、および確定する前に、実験と機能の設計プロセスから作成された機械学習モデル。

公開済みモデル

トレーニング、検証、および評価を経て確定された、バージョン管理されたモデル。

機械学習サービス（ML サービス）

API エンドポイントを使用して、トレーニングとスコアリングのオンデマンドリクエストをサポートするために、サービスとしてデプロイされた ML インスタンス。また、既存のトレーニング済み実験実行を使用して ML サービスを作成することもできます。

既存のトレーニング実験実行とスケジュールされたスコアリングを使用して ML サービスを作成

トレーニング実験を ML サービスとして実行を公開する場合、POSTリクエストのペイロードを実行するスコアリング実験の詳細を指定して、スコアリングをスケジュールできます。その結果、スコアリング用にスケジュールされた実験エンティティが作成されます。

API 形式

POST /mlServices

リクエスト

curl -X POST
  https://platform.adobe.io/data/sensei/mlServices
  -H 'Authorization: {ACCESS_TOKEN}'
  -H 'x-api-key: {API_KEY}'
  -H 'x-gw-ims-org-id: {ORG_ID}'
  -H 'Content-Type: application/json'
  -d '{
        "name": "Service name",
        "description": "Service description",
        "trainingExperimentId": "c4155146-b38f-4a8b-86d8-1de3838c8d87",
        "trainingExperimentRunId": "5c5af39c73fcec153117eed1",
        "scoringDataSetId": "5c5af39c73fcec153117eed1",
        "scoringTimeframe": "20000",
        "scoringSchedule": {
          "startTime": "2019-04-09T00:00",
          "endTime": "2019-04-10T00:00",
          "cron": "10 * * * *"
        }
      }'

プロパティ

説明

mlInstanceId

既存の ML インスタンスの識別、ML サービスの作成に使用するトレーニング実験実行は、この特定の ML インスタンスに対応している必要があります。

trainingExperimentId

ML インスタンス ID に対応する実験 ID。

trainingExperimentRunId

ML サービスの公開に使用される特定のトレーニング実験実行。

scoringDataSetId

スケジュールに沿ったスコアリング Experiment Run に使用する特定のデータセットを表す ID。

scoringTimeframe

分数を表す整数値。スコアリング Experiment Run に使用するデータをフィルタリングします。例えば、値 10080 を指定すると、過去 10,080 分（168 時間）のデータが、スケジュールに沿ったスコアリング Experiment Run に使用されます。値 0 を指定すると、データはフィルタリングされず、データセット内のすべてのデータがスコアリングに使用されます。

scoringSchedule

スケジュールに沿ったスコアリング Experiment Run に関する詳細が含まれます。

scoringSchedule.startTime

スコアリングを開始する日時を示す日時。

scoringSchedule.endTime

スコアリングを開始する日時を示す日時。

scoringSchedule.cron

実験を実行したスコアを取得する間隔を示す Cron 値。

応答

応答が成功すると、一意の id と、対応するスコアリング実験の scoringExperimentId を含む、新しく作成された ML サービスの詳細が返されます。

{
  "id": "string",
  "name": "string",
  "description": "string",
  "mlInstanceId": "string",
  "trainingExperimentId": "string",
  "trainingExperimentRunId": "string",
  "scoringExperimentId": "string",
  "scoringDataSetId": "string",
  "scoringTimeframe": "integer",
  "scoringSchedule": {
    "startTime": "2019-03-13T00:00",
    "endTime": "2019-03-14T00:00",
    "cron": "30 * * * *"
  },
  "created": "2019-04-08T14:45:25.981Z",
  "updated": "2019-04-08T14:45:25.981Z"
}

既存の ML インスタンスからの ML サービスの作成

特定のユースケースと要件に応じて、ML インスタンスを使用した ML サービスの作成は、トレーニング実行とスコアリング実験実行のスケジュールを柔軟に設定できます。このチュートリアルでは、次のような特定のケースについて説明します。

予定されたトレーニングは必要ありませんが、予定されたスコアリングは必要です。
トレーニングとスコアリングの両方に、スケジュールされた実験実行が必要です。

ML サービスは、トレーニングやスコアリング実験をスケジュールすることなく、ML インスタンスを使用して作成できます。このような ML サービスは、通常の実験エンティティと、トレーニングおよびスコアリング用の単一の実験実行を作成します。

スケジュールに沿ったスコアリング Experiment を含む ML サービス ml-service-with-scheduled-experiment-for-scoring

スコアリング用にスケジュールされた実験実行を含む ML インスタンスを公開することで、ML サービスを作成できます。これにより、トレーニング用の通常の実験エンティティが作成されます。トレーニング実験実行が生成され、スケジュールされたすべてのスコアリング実験実行に使用されます。 MLサービスの作成に必要な mlInstanceId、trainingDataSetId および scoringDataSetId があること、これらが存在し、有効な値であることを確認します。

API 形式

POST /mlServices

リクエスト

curl -X POST
  https://platform.adobe.io/data/sensei/mlServices
  -H 'Authorization: {ACCESS_TOKEN}'
  -H 'x-api-key: {API_KEY}'
  -H 'x-gw-ims-org-id: {ORG_ID}'
  -H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}'
  -d '{
        "name": "Service name",
        "description": "Service description",
        "mlInstanceId": "c4155146-b38f-4a8b-86d8-1de3838c8d87",
        "trainingDataSetId": "5c5af39c73fcec153117eed1",
        "trainingTimeframe": "10000",
        "scoringDataSetId": "5c5af39c73fcec153117eed1",
        "scoringTimeframe": "20000",
        "scoringSchedule": {
          "startTime": "2019-04-09T00:00",
          "endTime": "2019-04-10T00:00",
          "cron": "10 * * * *"
        }
      }'

JSON キー

説明

mlInstanceId

既存の ML インスタンスの ID。ML サービスの作成に使用する ML インスタンスを表します。

trainingDataSetId

トレーニング Experiment に使用する特定のデータセットを表す ID。

trainingTimeframe

分数を表す整数値。トレーニング Experiment に使用するデータをフィルタリングします。例えば、値 "10080" を指定すると、過去 10,080 分（168 時間）のデータがトレーニング Experiment Run に使用されます。値 "0" を指定すると、データはフィルタリングされず、データセット内のすべてのデータがトレーニングに使用されます。

scoringDataSetId

スケジュールに沿ったスコアリング Experiment Run に使用する特定のデータセットを表す ID。

scoringTimeframe

分数を表す整数値。スコアリング Experiment Run に使用するデータをフィルタリングします。例えば、値 "10080" を指定すると、過去 10,080 分（168 時間）のデータが、スケジュールに沿ったスコアリング Experiment Run に使用されます。値 "0" を指定すると、データはフィルタリングされず、データセット内のすべてのデータがスコアリングに使用されます。

scoringSchedule

スケジュールに沿ったスコアリング Experiment Run に関する詳細が含まれます。

scoringSchedule.startTime

スコアリングを開始する日時を示す日時。

scoringSchedule.endTime

スコアリングを開始する日時を示す日時。

scoringSchedule.cron

実験を実行したスコアを取得する間隔を示す Cron 値。

応答

応答が成功すると、新しく作成した ML サービスの詳細が返されます。これには、サービスの一意の id のほか、対応するトレーニング実験とスコアリング実験の trainingExperimentId と scoringExperimentId が含まれます。

{
  "id": "string",
  "name": "string",
  "description": "string",
  "mlInstanceId": "string",
  "trainingExperimentId": "string",
  "trainingDataSetId": "string",
  "trainingTimeframe": "integer",
  "scoringExperimentId": "string",
  "scoringDataSetId": "string",
  "scoringTimeframe": "integer",
  "scoringSchedule": {
    "startTime": "2019-04-09T00:00",
    "endTime": "2019-04-10T00:00",
    "cron": "10 * * * *"
  },
  "created": "2019-04-09T08:58:10.956Z",
  "updated": "2019-04-09T08:58:10.956Z"
}

スケジュールに沿ったトレーニングおよびスコアリング Experiment を含む ML サービス ml-service-with-scheduled-experiments-for-training-and-scoring

スケジュールされたトレーニングおよびスコアリング実験実行を使用して既存の ML インスタンスを ML サービスとして公開するには、トレーニングスケジュールとスコアリングスケジュールの両方を提供する必要があります。この設定の ML サービスを作成すると、トレーニングとスコアリングの両方のスケジュール済み実験エンティティも作成されます。トレーニングとスコアリングのスケジュールが同じである必要はありません。スコアリングジョブの実行中に、スケジュールに沿ったトレーニング Experiment Run によって生成された最新のトレーニング済みモデルが取得され、スケジュールに沿ったスコアリングの実行に使用されます。

API 形式

POST /mlServices

リクエスト

curl -X POST 'https://platform.adobe.io/data/sensei/mlServices'
  -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}'
  -d '{
        "name": "string",
        "description": "string",
        "mlInstanceId": "string",
        "trainingDataSetId": "string",
        "trainingTimeframe": "string",
        "scoringDataSetId": "string",
        "scoringTimeframe": "string",
        "trainingSchedule": {
          "startTime": "2019-04-09T00:00",
          "endTime": "2019-04-10T00:00",
          "cron": "10 * * * *"
        },
        "scoringSchedule": {
          "startTime": "2019-04-09T00:00",
          "endTime": "2019-04-10T00:00",
          "cron": "10 * * * *"
        }
      }'

JSON キー

説明

mlInstanceId

既存の ML インスタンスの ID。ML サービスの作成に使用する ML インスタンスを表します。

trainingDataSetId

トレーニング Experiment に使用する特定のデータセットを表す ID。

trainingTimeframe

scoringDataSetId

スケジュールに沿ったスコアリング Experiment Run に使用する特定のデータセットを表す ID。

scoringTimeframe

trainingSchedule

スケジュールに沿ったトレーニング Experiment Run に関する詳細が含まれます。

scoringSchedule

スケジュールに沿ったスコアリング Experiment Run に関する詳細が含まれます。

scoringSchedule.startTime

スコアリングを開始する日時を示す日時。

scoringSchedule.endTime

スコアリングを開始する日時を示す日時。

scoringSchedule.cron

実験を実行したスコアを取得する間隔を示す Cron 値。

応答

応答が成功すると、新しく作成した ML サービスの詳細が返されます。これには、サービスの一意の id のほか、対応するトレーニング実験とスコアリング実験の trainingExperimentId と scoringExperimentId が含まれます。以下の応答例で trainingSchedule と scoringSchedule の存在は、トレーニングとスコアリングの実験エンティティがスケジュールされた実験であることを示しています。

{
  "id": "string",
  "name": "string",
  "description": "string",
  "mlInstanceId": "string",
  "trainingExperimentId": "string",
  "trainingDataSetId": "string",
  "trainingTimeframe": "integer",
  "scoringExperimentId": "string",
  "scoringDataSetId": "string",,
  "scoringTimeframe": "integer",
  "trainingSchedule": {
    "startTime": "2019-04-09T00:00",
    "endTime": "2019-04-10T00:00",
    "cron": "10 * * * *"
  },
  "scoringSchedule": {
    "startTime": "2019-04-09T00:00",
    "endTime": "2019-04-10T00:00",
    "cron": "10 * * * *"
  },
  "created": "2019-04-09T08:58:10.956Z",
  "updated": "2019-04-09T08:58:10.956Z"
}

ML サービスの検索 retrieving-ml-services

/mlServices に対して GET リクエストを実行し、パスで ML サービスの一意の id を指定することで、既存の ML サービスを検索できます。

API 形式

GET /mlServices/{SERVICE_ID}

パラメーター

説明

{SERVICE_ID}

参照している ML サービスの一意の id。

リクエスト

curl -X GET 'https://platform.adobe.io/data/sensei/mlServices/{SERVICE_ID}'
  -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}'

応答

応答が成功すると、ML サービスの詳細が返されます。

{
  "id": "string",
  "name": "string",
  "description": "string",
  "mlInstanceId": "string",
  "trainingExperimentId": "string",
  "trainingDataSetId": "string",
  "trainingTimeframe": "integer",
  "scoringExperimentId": "string",
  "scoringDataSetId": "string",
  "scoringTimeframe": "integer",
  "trainingSchedule": {
    "startTime": "2019-04-09T00:00",
    "endTime": "2019-04-10T00:00",
    "cron": "10 * * * *"
  },
  "scoringSchedule": {
    "startTime": "2019-04-09T00:00",
    "endTime": "2019-04-10T00:00",
    "cron": "10 * * * *"
  },
  "created": "2019-05-13T23:46:03.478Z",
  "updated": "2019-05-13T23:46:03.478Z"
}

NOTE

異なる ML サービスを取得すると、キーと値のペアが多くなったり少なくなったりする応答が返される場合があります。上記のレスポンスは、スケジュールに沿ったトレーニング Experiment Run とスコアリング Experiment Run の両方を含む ML サービスを表したものです。

トレーニングまたはスコアリングのスケジュール

公開済みの ML サービスに対するスコアリングとトレーニングをスケジュールする場合は、/mlServices の PUT リクエストで既存の ML サービスを更新することで実行できます。

API 形式

PUT /mlServices/{SERVICE_ID}

パラメーター

説明

{SERVICE_ID}

更新する ML サービスの一意の id。

リクエスト

次のリクエストは、trainingSchedule キーと scoringSchedule キーをそれぞれの startTime、endTime キーおよび cron キーに追加して、既存の ML サービスのトレーニングとスコアリングをスケジュールします。

curl -X PUT 'https://platform.adobe.io/data/sensei/mlServices/{SERVICE_ID}'
  -H 'Authorization: {ACCESS_TOKEN}'
  -H 'x-api-key: {API_KEY}'
  -H 'x-gw-ims-org-id: {ORG_ID}'
  -H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}'
  -d '{
        "name": "string",
        "description": "string",
        "mlInstanceId": "string",
        "trainingExperimentId": "string",
        "trainingDataSetId": "string",
        "trainingTimeframe": "integer",
        "scoringExperimentId": "string",
        "scoringDataSetId": "string",
        "scoringTimeframe": "integer",
        "trainingSchedule": {
          "startTime": "2019-04-09T00:00",
          "endTime": "2019-04-11T00:00",
          "cron": "20 * * * *"
        },
        "scoringSchedule": {
          "startTime": "2019-04-09T00:00",
          "endTime": "2019-04-11T00:00",
          "cron": "20 * * * *"
        }
      }'

WARNING

既存のスケジュール済トレーニング・ジョブおよびスコアリング・ジョブの startTime を変更しようとしないでください。 startTime を変更する必要がある場合は、同じモデルを公開して、トレーニングジョブとスコアリングジョブのスケジュールを再設定することを検討してください。

応答

応答が成功すると、更新された ML サービスの詳細が返されます。

{
  "id": "string",
  "name": "string",
  "description": "string",
  "mlInstanceId": "string",
  "trainingExperimentId": "string",
  "trainingDataSetId": "string",
  "trainingTimeframe": "integer",
  "scoringExperimentId": "string",
  "scoringDataSetId": "string",
  "scoringTimeframe": "integer",
  "trainingSchedule": {
    "startTime": "2019-04-09T00:00",
    "endTime": "2019-04-11T00:00",
    "cron": "20 * * * *"
  },
  "scoringSchedule": {
    "startTime": "2019-04-09T00:00",
    "endTime": "2019-04-11T00:00",
    "cron": "20 * * * *"
  },
  "created": "2019-04-09T08:58:10.956Z",
  "updated": "2019-04-09T09:43:55.563Z"
}

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