Extremo de experimentos

El desarrollo y el aprendizaje de modelos se producen en el nivel de Experimento, donde un Experimento consta de una instancia MIL, ejecuciones de formación y ejecuciones de puntuación.

Crear un experimento create-an-experiment

Puede crear un Experimento realizando una solicitud de POST mientras proporciona un nombre y un ID de instancia MIL válido en la carga útil de la solicitud.

NOTE
A diferencia del aprendizaje de modelos en la IU de, la creación de un experimento a través de una llamada de API explícita no crea ni ejecuta automáticamente una ejecución de formación.

Formato de API

POST /experiments

Solicitud

curl -X POST \
    https://platform.adobe.io/data/sensei/experiments \
    -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}' \
    -H 'content-type: application/vnd.adobe.platform.sensei+json;profile=experiment.v1.json' \
    -d '{
        "name": "a name for this Experiment",
        "mlInstanceId": "46986c8f-7739-4376-8509-0178bdf32cda"
    }'
Propiedad
Descripción
name
El nombre que desee para el experimento. La ejecución de formación correspondiente a este experimento heredará este valor para que se muestre en la interfaz de usuario como nombre de la ejecución de formación.
mlInstanceId
ID de MLInstance válido.

Respuesta

Una respuesta correcta devuelve una carga útil que contiene los detalles del Experimento recién creado, incluido su identificador único (id).

{
    "id": "5cb25a2d-2cbd-4c99-a619-8ddae5250a7b",
    "name": "A name for this Experiment",
    "mlInstanceId": "46986c8f-7739-4376-8509-0178bdf32cda",
    "created": "2019-01-01T00:00:00.000Z",
    "createdBy": {
        "userId": "Jane_Doe@AdobeID"
    },
    "updated": "2019-01-01T00:00:00.000Z",
    "createdByService": false
}

Crear y ejecutar una ejecución de formación o puntuación experiment-training-scoring

Puede crear ejecuciones de formación o puntuación realizando una solicitud de POST, proporcionando un ID de experimento válido y especificando la tarea de ejecución. Las ejecuciones de puntuación solo se pueden crear si el experimento tiene una ejecución de formación existente y correcta. Si se crea correctamente una ejecución de formación, se inicializará el procedimiento de formación del modelo y su finalización correcta generará un modelo formado. La generación de modelos formados reemplazará a los existentes anteriormente, de modo que un experimento solo puede utilizar un único modelo entrenado en un momento determinado.

Formato de API

POST /experiments/{EXPERIMENT_ID}/runs
Parámetro
Descripción
{EXPERIMENT_ID}
ID de experimento válido.

Solicitud

curl -X POST \
    https://platform.adobe.io/data/sensei/experiments/5cb25a2d-2cbd-4c99-a619-8ddae5250a7b/runs \
    -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}' \
    -H 'content-type: application/vnd.adobe.platform.sensei+json;profile=experimentRun.v1.json' \
    -d '{
        "mode": "{TASK}"
    }'
Propiedad
Descripción
{TASK}
Especifica la tarea de la ejecución. Establezca este valor como train para formación, score para puntuación, o featurePipeline para la canalización de funciones.

Respuesta

Una respuesta correcta devuelve una carga útil que contiene los detalles de la ejecución recién creada, incluidos los parámetros de formación o puntuación predeterminados heredados y el ID único de la ejecución ({RUN_ID}).

{
    "id": "33408593-2871-4198-a812-6d1b7d939cda",
    "mode": "{TASK}",
    "experimentId": "5cb25a2d-2cbd-4c99-a619-8ddae5250a7b",
    "created": "2019-01-01T00:00:00.000Z",
    "createdBy": {
        "userId": "Jane_Doe@AdobeID"
    },
    "updated": "2019-01-01T00:00:00.000Z",
    "createdBySchedule": false,
    "tasks": [
        {
            "name": "{TASK}",
            "parameters": [
                {
                    "key": "parameter",
                    "value": "parameter value"
                }
            ]
        }
    ]
}

Recuperación de una lista de experimentos

Puede recuperar una lista de experimentos que pertenezcan a una MLInstance determinada realizando una única solicitud de GET y proporcionando un ID de MLInstance válido como parámetro de consulta. Para obtener una lista de las consultas disponibles, consulte la sección del apéndice sobre parámetros de consulta para recuperación de recursos.

Formato de API

GET /experiments
GET /experiments?property=mlInstanceId=={MLINSTANCE_ID}
Parámetro
Descripción
{MLINSTANCE_ID}
Proporcione un ID de MLInstance válido para recuperar una lista de Experimentos que pertenezcan a esa MLInstance en particular.

Solicitud

curl -X GET \
    https://platform.adobe.io/data/sensei/experiments?property=mlInstanceId==46986c8f-7739-4376-8509-0178bdf32cda \
    -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}'

Respuesta

Una respuesta correcta devuelve una lista de Experimentos que comparten el mismo ID de instancia de MLI ({MLINSTANCE_ID}).

{
    "children": [
        {
            "id": "5cb25a2d-2cbd-4c99-a619-8ddae5250a7b",
            "name": "A name for this Experiment",
            "mlInstanceId": "46986c8f-7739-4376-8509-0178bdf32cda",
            "created": "2019-01-01T00:00:00.000Z",
            "updated": "2019-01-01T00:00:00.000Z",
            "createdByService": false
        },
        {
            "id": "6cb25a2d-2cbd-4c99-a619-8ddae5250a7b",
            "name": "Training Run 1",
            "mlInstanceId": "46986c8f-7839-4376-8509-0178bdf32cda",
            "created": "2019-01-01T00:00:00.000Z",
            "updated": "2019-01-01T00:00:00.000Z",
            "createdByService": false
        },
        {
            "id": "7cb25a2d-2cbd-4c99-a619-8ddae5250a7b",
            "name": "Training Run 2",
            "mlInstanceId": "46986c8f-7939-4376-8509-0178bdf32cda",
            "created": "2019-01-01T00:00:00.000Z",
            "updated": "2019-01-01T00:00:00.000Z",
            "createdByService": false
        }
    ],
    "_page": {
        "property": "deleted==false",
        "count": 3
    }
}

Recuperación de un experimento específico retrieve-specific

GET Puede recuperar los detalles de un experimento específico realizando una solicitud que incluya el ID del experimento deseado en la ruta de solicitud.

Formato de API

GET /experiments/{EXPERIMENT_ID}
Parámetro
Descripción
{EXPERIMENT_ID}
ID de experimento válido.

Solicitud

curl -X GET \
    https://platform.adobe.io/data/sensei/experiments/5cb25a2d-2cbd-4c99-a619-8ddae5250a7b \
    -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}'

Respuesta

Una respuesta correcta devuelve una carga útil que contiene los detalles del experimento solicitado.

{
    "id": "5cb25a2d-2cbd-4c99-a619-8ddae5250a7b",
    "name": "A name for this Experiment",
    "mlInstanceId": "46986c8f-7739-4376-8509-0178bdf32cda",
    "created": "2019-01-01T00:00:00.000Z",
    "createdBy": {
        "userId": "Jane_Doe@AdobeID"
    },
    "updated": "2019-01-01T00:00:00.000Z",
    "createdByService": false
}

Recuperación de una lista de ejecuciones de experimentos

Puede recuperar una lista de ejecuciones de formación o puntuación que pertenezcan a un Experimento concreto realizando una única solicitud de GET y proporcionando un ID de experimento válido. Para ayudar a filtrar los resultados, puede especificar parámetros de consulta en la ruta de solicitud. Para obtener una lista completa de los parámetros de consulta disponibles, consulte la sección del apéndice sobre parámetros de consulta para recuperación de recursos.

NOTE
Al combinar varios parámetros de consulta, deben separarse con el símbolo "et" (&).

Formato de API

GET /experiments/{EXPERIMENT_ID}/runs
GET /experiments/{EXPERIMENT_ID}/runs?{QUERY_PARAMETER}={VALUE}
GET /experiments/{EXPERIMENT_ID}/runs?{QUERY_PARAMETER_1}={VALUE_1}&{QUERY_PARAMETER_2}={VALUE_2}
Parámetro
Descripción
{EXPERIMENT_ID}
ID de experimento válido.
{QUERY_PARAMETER}
Uno de los parámetros de consulta disponibles se utiliza para filtrar los resultados.
{VALUE}
El valor del parámetro de consulta anterior.

Solicitud

La siguiente solicitud contiene una consulta y recupera una lista de ejecuciones de formación que pertenecen a algún experimento.

curl -X GET \
    https://platform.adobe.io/data/sensei/experiments/5cb25a2d-2cbd-4c99-a619-8ddae5250a7b/runs?property=mode==train \
    -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}'

Respuesta

Una respuesta correcta devuelve una carga útil que contiene una lista de ejecuciones y cada uno de sus detalles, incluido su ID de ejecución de experimento ({RUN_ID}).

{
    "children": [
        {
            "id": "33408593-2871-4198-a812-6d1b7d939cda",
            "mode": "train",
            "experimentId": "5cb25a2d-2cbd-4c99-a619-8ddae5250a7b",
            "created": "2019-01-01T00:00:00.000Z",
            "createdBy": {
                "userId": "Jane_Doe@AdobeID"
            },
            "createdBySchedule": false
        }
    ],
    "_page": {
        "property": "mode==train,experimentId==5cb25a2d-2cbd-4c99-a619-8ddae5250a7b,deleted==false",
        "totalCount": 1,
        "count": 1
    }
}

Actualización de un experimento

Puede actualizar un experimento existente sobrescribiendo sus propiedades a través de una solicitud del PUT que incluya el ID del experimento de destinatario en la ruta de solicitud y proporcionando una carga útil JSON que contenga propiedades actualizadas.

TIP
Para garantizar el éxito de esta solicitud de PUT, se recomienda que realice primero una solicitud de GET a Recuperación del experimento por ID. A continuación, modifique y actualice el objeto JSON devuelto y aplique la totalidad del objeto JSON modificado como carga útil para la solicitud del PUT.

La siguiente llamada de API de ejemplo actualiza el nombre de un experimento al tener estas propiedades inicialmente:

{
    "name": "A name for this Experiment",
    "mlInstanceId": "46986c8f-7739-4376-8509-0178bdf32cda",
    "created": "2019-01-01T00:00:00.000Z",
    "createdBy": {
        "userId": "Jane_Doe@AdobeID"
    },
    "createdByService": false
}

Formato de API

PUT /experiments/{EXPERIMENT_ID}
Parámetro
Descripción
{EXPERIMENT_ID}
ID de experimento válido.

Solicitud

curl -X PUT \
    https://platform.adobe.io/data/sensei/experiments/5cb25a2d-2cbd-4c99-a619-8ddae5250a7b \
    -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}' \
    -H 'content-type: application/vnd.adobe.platform.sensei+json;profile=experiments.v1.json' \
    -d '{
        "name": "An upated name",
        "mlInstanceId": "46986c8f-7739-4376-8509-0178bdf32cda",
        "created": "2019-01-01T00:00:00.000Z",
        "createdBy": {
            "userId": "Jane_Doe@AdobeID"
        },
        "createdByService": false
    }'

Respuesta

Una respuesta correcta devuelve una carga útil que contiene los detalles actualizados del experimento.

{
    "id": "5cb25a2d-2cbd-4c99-a619-8ddae5250a7b",
    "name": "An updated name",
    "mlInstanceId": "46986c8f-7739-4376-8509-0178bdf32cda",
    "created": "2019-01-01T00:00:00.000Z",
    "createdBy": {
        "userId": "Jane_Doe@AdobeID"
    },
    "updated": "2019-01-02T00:00:00.000Z",
    "createdByService": false
}

Eliminar un experimento

Puede eliminar un solo experimento realizando una solicitud de DELETE que incluya el ID del experimento de destinatario en la ruta de solicitud.

Formato de API

DELETE /experiments/{EXPERIMENT_ID}
Parámetro
Descripción
{EXPERIMENT_ID}
ID de experimento válido.

Solicitud

curl -X DELETE \
    https://platform.adobe.io/data/sensei/experiments/5cb25a2d-2cbd-4c99-a619-8ddae5250a7b \
    -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}'

Respuesta

{
    "title": "Success",
    "status": 200,
    "detail": "Experiment successfully deleted"
}

Eliminar experimentos por ID de instancia múltiple

Puede eliminar todos los experimentos que pertenezcan a una MLInstance determinada realizando una solicitud de DELETE que incluya el ID de la MLInstance como parámetro de consulta.

Formato de API

DELETE /experiments?mlInstanceId={MLINSTANCE_ID}
Parámetro
Descripción
{MLINSTANCE_ID}
ID de MLInstance válido.

Solicitud

curl -X DELETE \
    https://platform.adobe.io/data/sensei/experiments?mlInstanceId=46986c8f-7739-4376-8509-0178bdf32cda \
    -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}'

Respuesta

{
    "title": "Success",
    "status": 200,
    "detail": "Experiments successfully deleted"
}
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