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Sensei Machine Learning Annexe du guide d’API

Last update: Wed Feb 28 2024 00:00:00 GMT+0000 (Coordinated Universal Time)

Créé pour :

  • Developer

Les sections suivantes contiennent des informations de référence sur les différentes fonctionnalités de Sensei Machine Learning API.

Paramètres de requête pour la récupération de ressources query

La variable Sensei Machine Learning L’API prend en charge les paramètres de requête pour la récupération des ressources. Les paramètres de requête disponibles et leurs utilisations sont décrits dans le tableau suivant :

Paramètre de requête
Description
Valeur par défaut
start
Indique l’index de départ de pagination.
start=0
limit
Indique le nombre de résultats maximum à renvoyer.
limit=25
orderby
Indique les propriétés à utiliser pour trier dans l’ordre de priorité. Incluez un tiret (-) devant un nom de propriété pour trier dans l’ordre décroissant. Dans le cas contraire, les résultats sont triés dans l’ordre croissant.
orderby=created
property
Indique l’expression de comparaison qu’un objet doit satisfaire pour être renvoyé.
property=deleted==false
NOTE
Lorsque vous combinez plusieurs paramètres de requête, ceux-ci doivent être séparés par des esperluettes (&).

Configurations du processeur et du processeur graphique Python cpu-gpu-config

Avec les moteurs Python, vous avez la possibilité de choisir entre un processeur ou un processeur graphique à des fins de formation ou de notation. Ceux-ci sont définis sur une MLInstance en tant que spécification de tâche (tasks.specification).

L’exemple suivant présente une configuration qui précise l’utilisation d’un processeur à des fins de formation et d’un processeur graphique à des fins de notation :

[
    {
        "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
Les valeurs de cpus et gpus ne représente pas le nombre de processeurs ou de processeurs graphiques, mais plutôt le nombre de machines physiques. Ces valeurs sont acceptablement "1" et renverront une exception dans le cas contraire.

Configurations des ressources PySpark et Spark resource-config

Les moteurs Spark permettent de modifier des ressources de calcul à des fins de formation et de notation. Ces ressources sont décrites dans le tableau suivant :

Ressource
Description
Type
driverMemory
Mémoire du pilote en mégaoctets
ent
driverCores
Nombre de noyaux utilisés par le pilote
ent
executorMemory
Mémoire de l’exécuteur en mégaoctets
ent
executorCores
Nombre de noyaux utilisés par l’exécuteur
ent
numExecutors
Nombre d’exécuteurs
ent

Vous pouvez préciser les ressources dans une MLInstance en tant que soit (A) en paramètres de formation ou de notation uniques, soit (B) au sein d’un objet de spécifications supplémentaire (specification). Par exemple, les configurations de ressource suivantes sont les mêmes aussi bien pour la formation que la notation :

[
    {
        "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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