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Importación de una fórmula empaquetada (API)

Este tutorial utiliza la API de aprendizaje automático Sensei para crear un motor , también conocido como una fórmula en la interfaz de usuario.
Antes de comenzar, es importante tener en cuenta que Adobe Experience Platform Data Science Workspace utiliza términos diferentes para hacer referencia a elementos similares dentro de la API y la interfaz de usuario. Los términos de API se utilizan en este tutorial y la siguiente tabla describe los términos correlativos:
Término de interfaz de usuario
Término de API
Fórmula
Modelo
Formación y evaluación
Service
Un motor contiene algoritmos de aprendizaje automático y lógica para resolver problemas específicos. En el diagrama siguiente se muestra una visualización del flujo de trabajo de la API en el área de trabajo de ciencias de datos. Este tutorial se centra en la creación de un motor, el cerebro de un modelo de aprendizaje automático.

Primeros pasos

Este tutorial requiere un archivo de fórmula empaquetado en forma de URL de Docker. Siga los archivos de origen del paquete en un tutorial de fórmula para crear un archivo de fórmula empaquetado o proporcionar el suyo propio.
  • {DOCKER_URL} :: Dirección URL de una imagen de Docker de un servicio inteligente.
Este tutorial requiere que haya completado el tutorial Autenticar y acceder a las API de la plataforma de experiencia Autenticación a la plataforma de Adobe Experience para realizar correctamente llamadas a las API de plataforma. Al completar el tutorial de autenticación se proporcionan los valores para cada uno de los encabezados necesarios en todas las llamadas de API de la plataforma de experiencia, como se muestra a continuación:
  • {ACCESS_TOKEN} :: Su valor de token de portador específico proporcionado después de la autenticación.
  • {IMS_ORG} :: Sus credenciales de organización de IMS se encuentran en su integración única de Adobe Experience Platform.
  • {API_KEY} :: Su valor clave de API específica se encuentra en su integración única de Adobe Experience Platform.

Crear un motor

Según la forma del archivo de fórmula empaquetado que se incluirá como parte de la solicitud de API, se crea un motor de dos formas:

Creación de un motor con una URL de acoplamiento

Para crear un motor con un archivo de fórmula empaquetado almacenado en un contenedor de Docker, debe proporcionar la URL de Docker al archivo de fórmula empaquetado.
Si está utilizando Python o R, utilice la siguiente solicitud. Si utiliza PySpark o Scala, utilice el ejemplo de solicitud PySpark/Scala ubicado debajo del ejemplo de Python/R.
Formato API
POST /engines

Solicitar Python/R
curl -X POST \
    https://platform.adobe.io/data/sensei/engines \
    -H 'Authorization: {ACCESS_TOKEN}' \
    -H 'X-API-KEY: {API_KEY}' \
    -H 'content-type: multipart/form-data' \
    -H 'x-gw-ims-org-id: {IMS_ORG}' \
    -H `x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}` \
    -F 'engine={
        "name": "Retail Sales Engine Python",
        "description": "A description for Retail Sales Engine, this Engines execution type is Python",
        "type": "Python"
        "artifacts": {
            "default": {
                "image": {
                    "location": "{DOCKER_URL}",
                    "name": "retail_sales_python",
                    "executionType": "Python"
                }
            }
        }
    }' 

Propiedad
Descripción
engine.name
Nombre deseado para el motor. La fórmula correspondiente a este motor heredará este valor que se mostrará en la interfaz de usuario de Área de trabajo de ciencia de datos como nombre de la fórmula.
engine.description
Una descripción opcional del motor. La fórmula correspondiente a este motor heredará este valor que se mostrará en la interfaz de usuario de Área de trabajo de ciencia de datos como la descripción de la fórmula. No elimine esta propiedad, deje que este valor sea una cadena vacía si decide no proporcionar una descripción.
engine.type
El tipo de ejecución del motor. Este valor corresponde al idioma en el que se desarrolla la imagen del Docker. Cuando se proporciona una URL de acoplamiento para crear un motor, type es Python , R , PySpark , Spark (Scala) o Tensorflow .
artifacts.default.image.location
Tu {DOCKER_URL} va aquí. Una URL completa del Docker tiene la siguiente estructura: your_docker_host.azurecr.io/docker_image_file:version
artifacts.default.image.name
Un nombre adicional para el archivo de imagen del Docker. No elimine esta propiedad, deje que este valor sea una cadena vacía si decide no proporcionar un nombre de archivo de imagen de Docker adicional.
artifacts.default.image.executionType
El tipo de ejecución de este motor. Este valor corresponde al idioma en el que se desarrolla la imagen del Docker. Cuando se proporciona una URL de acoplamiento para crear un motor, executionType es Python , R , PySpark , Spark (Scala) o Tensorflow .
Solicitar PySpark
curl -X POST \
  https://platform.adobe.io/data/sensei/engines \
    -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: multipart/form-data' \
    -F 'engine={
    "name": "PySpark retail sales recipe",
    "description": "A description for this Engine",
    "type": "PySpark",
    "mlLibrary":"databricks-spark",
    "artifacts": {
        "default": {
            "image": {
                "name": "modelspark",
                "executionType": "PySpark",
                "packagingType": "docker",
                "location": "v1d2cs4mimnlttw.azurecr.io/sarunbatchtest:0.0.1"
            }
        }
    }
}'

Propiedad
Descripción
name
Nombre deseado para el motor. La fórmula correspondiente a este motor heredará este valor para que se muestre en la interfaz de usuario como nombre de la fórmula.
description
Una descripción opcional del motor. La fórmula correspondiente a este motor heredará este valor para que se muestre en la interfaz de usuario como la descripción de la fórmula. Esta es una propiedad obligatoria. Si no desea proporcionar una descripción, establezca su valor en una cadena vacía.
type
El tipo de ejecución del motor. Este valor corresponde al idioma en el que la imagen del Docker se genera sobre "PySpark".
mlLibrary
Campo que se requiere al crear motores para las fórmulas de PySpark y Scala.
artifacts.default.image.location
Ubicación de la imagen del Docker vinculada por una URL del Docker.
artifacts.default.image.executionType
El tipo de ejecución del motor. Este valor corresponde al idioma en el que la imagen del Docker se genera a partir de "Spark".
Escala de solicitud
curl -X POST \
  https://platform.adobe.io/data/sensei/engines \
    -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: multipart/form-data' \
    -F 'engine={
    "name": "Spark retail sales recipe",
    "description": "A description for this Engine",
    "type": "Spark",
    "mlLibrary":"databricks-spark",
    "artifacts": {
        "default": {
            "image": {
                "name": "modelspark",
                "executionType": "Spark",
                "packagingType": "docker",
                "location": "v1d2cs4mimnlttw.azurecr.io/sarunbatchtest:0.0.1"
            }
        }
    }
}'

Propiedad
Descripción
name
Nombre deseado para el motor. La fórmula correspondiente a este motor heredará este valor para que se muestre en la interfaz de usuario como nombre de la fórmula.
description
Una descripción opcional del motor. La fórmula correspondiente a este motor heredará este valor para que se muestre en la interfaz de usuario como la descripción de la fórmula. Esta es una propiedad obligatoria. Si no desea proporcionar una descripción, establezca su valor en una cadena vacía.
type
El tipo de ejecución del motor. Este valor corresponde al idioma en el que la imagen del Docker se genera a partir de "Spark".
mlLibrary
Campo que se requiere al crear motores para las fórmulas de PySpark y Scala.
artifacts.default.image.location
Ubicación de la imagen del Docker vinculada por una URL del Docker.
artifacts.default.image.executionType
El tipo de ejecución del motor. Este valor corresponde al idioma en el que la imagen del Docker se genera a partir de "Spark".
Respuesta
Una respuesta correcta devuelve una carga útil que contiene los detalles del motor recién creado, incluido su identificador único ( id ). La siguiente respuesta de ejemplo es para un motor Python. Las executionType claves y type cambian según la POST proporcionada.
{
    "id": "{ENGINE_ID}",
    "name": "A name for this Engine",
    "description": "A description for this Engine",
    "type": "Python",
    "algorithm": "Classification",
    "created": "2019-01-01T00:00:00.000Z",
    "createdBy": {
        "userId": "Jane_Doe@AdobeID"
    },
    "updated": "2019-01-01T00:00:00.000Z",
    "artifacts": {
        "default": {
            "image": {
                "location": "{DOCKER_URL}",
                "name": "An additional name for the Docker image",
                "executionType": "Python",
                "packagingType": "docker"
            }
        }
    }
}

Una respuesta correcta muestra una carga útil JSON con información acerca del motor recién creado. La id clave representa el identificador único del motor y es necesaria en el siguiente tutorial para crear una instancia MLI. Asegúrese de guardar el identificador del motor antes de continuar con los pasos siguientes.

Pasos siguientes

Ha creado un motor con la API y se obtuvo un identificador de motor único como parte del cuerpo de respuesta. Puede utilizar este identificador de motor en el siguiente tutorial a medida que aprenda a crear, entrenar y evaluar un modelo con la API .