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Apéndice

Las siguientes secciones proporcionan información de referencia para diversas funciones de la API de aprendizaje automático Sensei.

Parámetros de Consulta para la recuperación de recursos

La API de aprendizaje automático de Sensei admite parámetros de consulta al recuperar recursos. Los parámetros de consulta disponibles y sus usos se describen en la tabla siguiente:
Parámetro de consulta
Descripción
Valor predeterminado
start
Indica el índice de inicio de la paginación.
start=0
limit
Indica el número máximo de resultados que se van a devolver.
limit=25
orderby
Indica las propiedades que se van a utilizar para ordenar en orden de prioridad. Incluya un guión ( - ) antes de un nombre de propiedad para ordenarlo en orden descendente; de lo contrario, los resultados se ordenarán en orden ascendente.
orderby=created
property
Indica la expresión de comparación que un objeto debe satisfacer para poder ser devuelto.
property=deleted==false
Cuando se combinan varios parámetros de consulta, deben separarse con ampersands ( & ).

Configuraciones de CPU y GPU Python

Los motores Python tienen la capacidad de elegir entre una CPU o una GPU para fines de entrenamiento o puntuación, y se define en una instancia MLI como una especificación de tarea ( tasks.specification ).
A continuación se muestra un ejemplo de configuración que especifica el uso de una CPU para la formación y una GPU para la puntuación:
[
    {
        "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"
        }
    }
]

Los valores de cpus y gpus no significan el número de CPU o GPU, sino el número de máquinas físicas. Estos valores son permisibles "1" y, de lo contrario, generarán una excepción.

Configuraciones de recursos PySpark y Spark

Los motores de chispa tienen la capacidad de modificar los recursos computacionales con fines de capacitación y puntuación. Estos recursos se describen en la siguiente tabla:
Recurso
Descripción
Tipo
driverMemory
Memoria para controlador en megabytes
int
driverCores
Número de núcleos utilizados por el conductor
int
ejecutorMemory
Memoria para ejecutor en megabytes
int
ejecutorCores
Número de núcleos utilizados por el ejecutor
int
numEjecutors
Número de ejecutores
int
Los recursos pueden especificarse en una instancia MLInance como (A) parámetros individuales de entrenamiento o puntuación, o (B) dentro de un objeto de especificaciones adicionales ( specification ). Por ejemplo, las siguientes configuraciones de recursos son las mismas para la formación y la puntuación:
[
    {
        "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
        }
    }
]