文档Experience PlatformData Science Workspace 指南

Sensei Machine Learning API指南附录

Last update: Tue Aug 06 2024 00:00:00 GMT+0000 (Coordinated Universal Time)

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以下部分提供Sensei Machine Learning API各种功能的参考信息。

用于资源检索的查询参数 query

Sensei Machine Learning API为检索资产的查询参数提供支持。 下表描述了可用的查询参数及其用法：

查询参数
描述
默认值
start
指示分页的起始索引。
start=0
limit
指示要返回的最大结果数。
limit=25
orderby
指示用于按优先级排序的属性。 在属性名称前包含破折号(-)可按降序排序，否则结果将按升序排序。
orderby=created
property
指示对象必须满足才能返回的比较表达式。
property=deleted==false
NOTE
组合多个查询参数时，必须用&符号(&)分隔。

Python CPU和GPU配置 cpu-gpu-config

Python引擎能够在CPU或GPU之间进行选择，用于训练或评分，并在MLInstance上定义为任务规范(tasks.specification)。

以下是一个示例配置，它指定使用CPU进行训练，使用GPU进行评分：

[
    {
        "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和gpus的值不表示CPU或GPU的数量，而是表示物理计算机的数量。 这些值许可为"1"，否则将引发异常。

PySpark和Spark资源配置 resource-config

Spark Engines能够修改计算资源以进行培训和评分。 下表介绍了这些资源：

资源
描述
类型
driveremory
驱动程序的内存(MB)
int
driverCores
驱动程序使用的内核数
int
executorMemory
执行器的内存(MB)
int
executorCores
执行器使用的内核数
int
numExecuters
执行者数量
int

可在MLInstance上将资源指定为(A)单独的训练或评分参数，或(B)在附加规范对象(specification)中。 例如，以下资源配置对于训练和评分都是相同的：

[
    {
        "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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