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Modelle

Ein Modell ist ein Beispiel für ein maschinelles Lernrezept, das mithilfe von historischen Daten und Konfigurationen für die Lösung eines Geschäftsfalls trainiert wird.

Eine Liste von Modellen abrufen

Sie können eine Liste von Modelldetails abrufen, die zu allen Modellen gehören, indem Sie eine GET-Anforderung an /models durchführen. Standardmäßig bestellt sich diese Liste vom ältesten erstellten Modell und beschränkt die Ergebnisse auf 25. Sie können die Abfragen filtern, indem Sie einige Parameter angeben. Eine Liste der verfügbaren Abfragen finden Sie im Anhang zu den Abfrage-Parametern für den Asset-Abruf .
API-Format
GET /models

Anfrage
curl -X GET \
  https://platform.adobe.io/data/sensei/models/ \
    -H 'Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}' \
    -H 'x-api-key: {API_KEY}' \
    -H 'x-gw-ims-org-id: {IMS_ORG}' \
    -H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}'

Antwort
Eine erfolgreiche Antwort gibt eine Nutzlast zurück, die die Details Ihrer Modelle einschließlich der einzelnen eindeutigen Modellkennung ( id ) enthält.
{
    "children": [
        {
            "id": "15c53796-bd6b-4e09-b51d-7296aa20af71",
            "name": "A name for this Model",
            "experimentId": "5cb25a2d-2cbd-4c99-a619-8ddae5250a7b",
            "experimentRunId": "33408593-2871-4198-a812-6d1b7d939cda",
            "description": "A description for this Model",
            "modelArtifactUri": "wasb://test-models@mlpreprodstorage.blob.core.windows.net/model-name",
            "created": "2019-01-01T00:00:00.000Z",
            "createdBy": {
                "userId": "Jane_Doe@AdobeID"
            },
            "updated": "2019-01-02T00:00:00.000Z"
       },
        {
            "id": "27c53796-bd6b-4u59-b51d-7296aa20er23",
            "name": "Model 2",
            "experimentId": "3cb25a2d-2cbd-4d34-a619-8ddae5259a5t",
            "experimentRunId": "33408593-2871-4198-a812-6d1b7d939cda",
            "description": "A description for Model2",
            "modelArtifactUri": "wasb://test-models@mlpreprodstorage.blob.core.windows.net/model-name",
            "created": "2019-01-01T00:00:00.000Z",
            "createdBy": {
                "userId": "Jane_Doe@AdobeID"
            },
            "updated": "2019-01-02T00:00:00.000Z"
       },
        {
            "id": "15c53796-bd6b-4e09-b51d-7296aa20af71",
            "name": "Model 3",
            "experimentId": "5cb25a2d-2cbd-4c99-a619-8ddae5250a7b",
            "experimentRunId": "33408593-2871-4198-a812-6d1b7d939cda",
            "description": "A description for Model3",
            "modelArtifactUri": "wasb://test-models@mlpreprodstorage.blob.core.windows.net/model-name",
            "created": "2019-01-01T00:00:00.000Z",
            "createdBy": {
                "userId": "Jane_Doe@AdobeID"
            },
            "updated": "2019-01-02T00:00:00.000Z"
       },
    ],
    "_page": {
        "property": "deleted==false",
        "count": 3
    }
}

Eigenschaft
Beschreibung
id
Die dem Modell entsprechende ID.
modelArtifactUri
Ein URI, der angibt, wo das Modell gespeichert ist. Der URI endet mit dem name Wert für das Modell.
experimentId
Eine gültige Experiment-ID.
experimentRunId
Eine gültige Experimentausführung-ID.

Abrufen eines bestimmten Modells

Sie können eine Liste von Modelldetails abrufen, die zu einem bestimmten Modell gehören, indem Sie eine GET-Anforderung ausführen und eine gültige Modell-ID im Anforderungspfad angeben. Um die Ergebnisse zu filtern, können Sie die Parameter für die Abfrage im Anforderungspfad angeben. Eine Liste der verfügbaren Abfragen finden Sie im Anhang zu den Abfrage-Parametern für den Asset-Abruf .
API-Format
GET /models/{MODEL_ID}
GET /models/?property=experimentRunID=={EXPERIMENT_RUN_ID}

Parameter
Beschreibung
{MODEL_ID}
Die Kennung des trainierten oder veröffentlichten Modells.
{EXPERIMENT_RUN_ID}
Der Bezeichner des Experiments, das ausgeführt wird.
Anfrage
Die folgende Anforderung enthält eine Abfrage und ruft eine Liste geschulter Modelle ab, die dieselbe experimentRunID () gemeinsam verwenden.
curl -X GET \
  https://platform.adobe.io/data/sensei/models/?property=experimentRunId==33408593-2871-4198-a812-6d1b7d939cda \
    -H 'Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}' \
    -H 'x-api-key: {API_KEY}' \
    -H 'x-gw-ims-org-id: {IMS_ORG}' \
    -H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}'

Antwort
Eine erfolgreiche Antwort gibt eine Nutzlast zurück, die die Details Ihres Modells einschließlich der eindeutigen Modellkennung ( id ) enthält.
{
    "children": [
        {
            "id": "15c53796-bd6b-4e09-b51d-7296aa20af71",
            "name": "A name for this Model",
            "experimentId": "5cb25a2d-2cbd-4c99-a619-8ddae5250a7b",
            "experimentRunId": "33408593-2871-4198-a812-6d1b7d939cda",
            "description": "A description for this Model",
            "modelArtifactUri": "wasb://test-models@mlpreprodstorage.blob.core.windows.net/model-name",
            "created": "2019-01-01T00:00:00.000Z",
            "createdBy": {
                "userId": "Jane_Doe@AdobeID"
            },
            "updated": "2019-01-02T00:00:00.000Z"
       }
    ],
    "_page": {
        "property": "experimentRunId==33408593-2871-4198-a812-6d1b7d939cda,deleted==false",
        "count": 1
    }
}

Eigenschaft
Beschreibung
id
Die dem Modell entsprechende ID.
modelArtifactUri
Ein URI, der angibt, wo das Modell gespeichert ist. Der URI endet mit dem name Wert für das Modell.
experimentId
Eine gültige Experiment-ID.
experimentRunId
Eine gültige Experimentausführung-ID.

Vorab generiertes Modell registrieren

Sie können ein vorab erstelltes Modell registrieren, indem Sie eine POST-Anforderung an den /models Endpunkt senden. Um Ihr Modell registrieren zu können, müssen die modelArtifact Datei- und model Eigenschaftswerte im Hauptteil der Anforderung enthalten sein.
API-Format
POST /models

Anfrage
Der folgende POST-Test enthält die erforderlichen modelArtifact Datei- und model Eigenschaftenwerte. Weitere Informationen zu diesen Werten finden Sie in der unten stehenden Tabelle.
curl -X POST \
  https://platform.adobe.io/data/sensei/models \
    -H 'Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}' \
    -H 'x-api-key: {API_KEY}' \
    -H 'x-gw-ims-org-id: {IMS_ORG}' \
    -H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}' \
    -F 'modelArtifact=@/Users/yourname/Desktop/model.onnx' \
    -F 'model={
            "name": "Your Model - 0615-1342-45",
            "originType": "offline"
    }'

Parameter
Beschreibung
modelArtifact
Die Position des vollständigen Modellartefakts, das Sie einbeziehen möchten.
model
Die Formulardaten des Modellobjekts, das erstellt werden muss.
Antwort
Eine erfolgreiche Antwort gibt eine Nutzlast zurück, die die Details Ihres Modells einschließlich der eindeutigen Modellkennung ( id ) enthält.
{
  "id": "a28f151a-597a-4a7e-87e9-1c1dbc9c2af7",
  "name": "Your Model - 0615-1342-45",
  "originType": "offline",
  "modelArtifactUri": "http://storageblobml.blob.core.windows.net/prod-models/a28f151a-597a-4a7e-87e9-1c1dbc9c2af7",
  "created": "2020-06-15T20:55:41.520Z",
  "updated": "2020-06-15T20:55:41.520Z",
  "deprecated": false
}

Eigenschaft
Beschreibung
id
Die dem Modell entsprechende ID.
modelArtifactUri
Ein URI, der angibt, wo das Modell gespeichert ist. Der URI endet mit dem id Wert für Ihr Modell.

Modell nach ID aktualisieren

Sie können ein vorhandenes Modell aktualisieren, indem Sie seine Eigenschaften durch eine PUT-Anforderung überschreiben, die die ID des Zielgruppe-Modells im Anforderungspfad enthält und eine JSON-Nutzlast mit aktualisierten Eigenschaften bereitstellt.
Um den Erfolg dieser PUT-Anforderung sicherzustellen, wird empfohlen, zuerst eine GET-Anforderung zum Abrufen des Modells nach ID auszuführen. Ändern Sie dann das zurückgegebene JSON-Objekt und aktualisieren Sie es und wenden Sie die gesamte Eigenschaft des geänderten JSON-Objekts als Nutzlast für die PUT-Anforderung an.
API-Format
PUT /models/{MODEL_ID}

Parameter
Beschreibung
{MODEL_ID}
Die Kennung des trainierten oder veröffentlichten Modells.
Anfrage
curl -X PUT \
  https://platform.adobe.io/data/sensei/models/15c53796-bd6b-4e09-b51d-7296aa20af71 \
    -H 'Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}' \
    -H 'Content-Type: application/vnd.adobe.platform.sensei+json;profile=mlInstance.v1.json' \
    -H 'x-api-key: {API_KEY}' \
    -H 'x-gw-ims-org-id: {IMS_ORG}' \
    -H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}'
    -d '{
        "id": "15c53796-bd6b-4e09-b51d-7296aa20af71",
        "name": "A name for this Model",
        "experimentId": "5cb25a2d-2cbd-4c99-a619-8ddae5250a7b",
        "experimentRunId": "33408593-2871-4198-a812-6d1b7d939cda",
        "description": "An updated description for this Model",
        "modelArtifactUri": "wasb://test-models@mlpreprodstorage.blob.core.windows.net/model-name",
        "created": "2019-01-01T00:00:00.000Z",
        "createdBy": {
            "userId": "Jane_Doe@AdobeID"
        },
        "updated": "2019-01-02T00:00:00.000Z"
    }'

Antwort
Eine erfolgreiche Antwort gibt eine Nutzlast mit den aktualisierten Details des Experiments zurück.
{
        "id": "15c53796-bd6b-4e09-b51d-7296aa20af71",
        "name": "A name for this Model",
        "experimentId": "5cb25a2d-2cbd-4c99-a619-8ddae5250a7b",
        "experimentRunId": "33408593-2871-4198-a812-6d1b7d939cda",
        "description": "An updated description for this Model",
        "modelArtifactUri": "wasb://test-models@mlpreprodstorage.blob.core.windows.net/model-name",
        "created": "2019-01-01T00:00:00.000Z",
        "createdBy": {
            "userId": "Jane_Doe@AdobeID"
        },
        "updated": "2019-01-02T00:00:00.000Z"
    }

Modell nach ID löschen

Sie können ein einzelnes DELETE löschen, indem Sie eine Anforderung ausführen, die die ID des Zielgruppe-Modells im Anforderungspfad enthält.
API-Format
DELETE /models/{MODEL_ID}

Parameter
Beschreibung
{MODEL_ID}
Die Kennung des trainierten oder veröffentlichten Modells.
Anfrage
curl -X DELETE \
  https://platform.adobe.io/data/sensei/models/15c53796-bd6b-4e09-b51d-7296aa20af71 \
    -H 'Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}' \
    -H 'x-api-key: {API_KEY}' \
    -H 'x-gw-ims-org-id: {IMS_ORG}' \
    -H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}'

Antwort
Eine erfolgreiche Antwort gibt eine Nutzlast mit dem Status 200 zurück, die das Löschen des Modells bestätigt.
{
    "title": "Success",
    "status": 200,
    "detail": "Model deletion was successful"
}

Neue Transkodierung für ein Modell erstellen

Transcodierung ist die direkte digitale Konvertierung einer Kodierung in eine andere. Sie erstellen eine neue Transkodierung für ein Modell, indem Sie die {MODEL_ID} und die targetFormat gewünschte neue Ausgabe angeben.
API-Format
POST /models/{MODEL_ID}/transcodings

Parameter
Beschreibung
{MODEL_ID}
Die Kennung des trainierten oder veröffentlichten Modells.
Anfrage
curl -X POST \
  https://platform.adobe.io/data/sensei/models/15c53796-bd6b-4e09-b51d-7296aa20af71/transcodings \
    -H 'Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}' \
    -H 'x-api-key: {API_KEY}' \
    -H 'x-gw-ims-org-id: {IMS_ORG}' \
    -H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}' \
    -H 'Content-Type: text/plain' \
    -D '{
 "id": "491a3be5-1d32-4541-94d5-cd1cd07affb5",
 "modelId" : "15c53796-bd6b-4e09-b51d-7296aa20af71",
 "targetFormat": "CoreML",
 "created": "2019-12-16T19:59:08.360Z",
 "createdBy": {
    "userId": "FDD760CD5CD467380A495FE2@AdobeID"
 },
 "updated": "2019-12-19T18:37:43.696Z",
 "deleted": false,
}'

Antwort
Eine erfolgreiche Antwort gibt eine Nutzlast zurück, die ein JSON-Objekt mit den Informationen zur Transkodierung enthält. Dazu gehört die eindeutige Kennung der Transkodierung ( id ), die beim Abrufen eines bestimmten transkodierten Modells verwendet wird.
{
  "id": "491a3be5-1d32-4541-94d5-cd1cd07affb5",
  "modelId": "15c53796-bd6b-4e09-b51d-7296aa20af71",
  "targetFormat": "CoreML",
  "created": "2020-06-12T22:01:55.886Z",
  "createdBy": {
    "userId": "FDD760CD5CD467380A495FE2@AdobeID"
  },
  "updated": "2020-06-12T22:01:55.886Z",
  "deleted": false
}

Abrufen einer Liste von Transkodierungen für ein Modell

Sie können eine Liste von Transkodierungen abrufen, die an einem Modell durchgeführt wurden, indem Sie eine GET-Anforderung mit Ihrem {MODEL_ID} Modell durchführen.
API-Format
GET /models/{MODEL_ID}/transcodings

Parameter
Beschreibung
{MODEL_ID}
Die Kennung des trainierten oder veröffentlichten Modells.
Anfrage
curl -X GET \
  https://platform.adobe.io/data/sensei/models/15c53796-bd6b-4e09-b51d-7296aa20af71/transcodings \
    -H 'Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}' \
    -H 'x-api-key: {API_KEY}' \
    -H 'x-gw-ims-org-id: {IMS_ORG}' \
    -H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}'

Antwort
Eine erfolgreiche Antwort gibt eine Nutzlast zurück, die ein JSON-Objekt mit einer Liste jeder im Modell durchgeführten Transkodierung enthält. Jedes transkodierte Modell erhält einen eindeutigen Bezeichner ( id ).
{
    "children": [
        {
            "id": "460aa5a1-e972-455d-b8dc-4bc6cd91edb6",
            "modelId": "15c53796-bd6b-4e09-b51d-7296aa20af71",
            "created": "2019-12-20T01:07:50.978Z",
            "createdBy": {
                "userId": "FDD760CD5CD467380A495FE2@AdobeID"
            },
            "updated": "2019-12-20T01:07:50.978Z",
            "deprecated": false
        },
        {
            "id": "bdb3e4c2-4702-4045-86b4-17ee40df91cc",
            "modelId": "15c53796-bd6b-4e09-b51d-7296aa20af71",
            "created": "2019-12-20T17:48:26.473Z",
            "createdBy": {
                "userId": "FDD760CD5CD467380A495FE2@AdobeID"
            },
            "updated": "2019-12-20T17:48:26.473Z",
            "deprecated": false
        }
    ],
    "_page": {
        "property": "modelId==15c53796-bd6b-4e09-b51d-7296aa20af71,deleted==false,deprecated==false",
        "count": 2
    }
}

Abrufen eines bestimmten transkodierten Modells

Sie können ein bestimmtes transkodiertes Modell abrufen, indem Sie eine GET-Anforderung mit Ihrer ID {MODEL_ID} und der ID eines transkodierten Modells ausführen.
API-Format
GET /models/{MODEL_ID}/transcodings/{TRANSCODING_ID}

Parameter
Beschreibung
{MODEL_ID}
Die eindeutige Kennung eines trainierten oder veröffentlichten Modells.
{TRANSCODING_ID}
Die eindeutige Kennung eines transkodierten Modells.
Anfrage
curl -X GET \
  https://platform.adobe.io/data/sensei/models/15c53796-bd6b-4e09-b51d-7296aa20af71/transcodings/460aa5a1-e972-455d-b8dc-4bc6cd91edb6 \
    -H 'Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}' \
    -H 'x-api-key: {API_KEY}' \
    -H 'x-gw-ims-org-id: {IMS_ORG}' \
    -H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}'

Antwort
Eine erfolgreiche Antwort gibt eine Nutzlast zurück, die ein JSON-Objekt mit den Daten des transkodierten Modells enthält.
{
    "id": "460aa5a1-e972-455d-b8dc-4bc6cd91edb6",
    "modelId": "15c53796-bd6b-4e09-b51d-7296aa20af71",
    "created": "2019-12-20T01:07:50.978Z",
    "createdBy": {
        "userId": "FDD760CD5CD467380A495FE2@AdobeID"
    },
    "updated": "2019-12-20T01:07:50.978Z",
    "deprecated": false
}