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MLInasses

MLInstice는 기존 엔진 및 교육 매개 변수, 점수 매개 변수 또는 하드웨어 리소스 구성을 정의하는 적절한 구성 집합을 결합한 것입니다.

MLInestment 만들기

유효한 엔진 ID(Engine ID)와 적절한 기본 구성 세트로 구성된 요청 페이로드를 제공하면서 POST 요청을 수행하여 MLInence를 만들 수 {ENGINE_ID} 있습니다.
엔진 ID가 PySpark 또는 Spark Engine을 참조하는 경우 코어 수 또는 메모리 양과 같은 컴퓨팅 리소스의 양을 구성할 수 있습니다. Python Engine이 참조되는 경우 트레이닝과 점수 지정을 위해 CPU나 GPU를 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 PySpark 및 Spark 리소스 구성 Python CPU 및 GPU 구성에 대한 부록 섹션을 참조하십시오.
API 형식
POST /mlInstances

요청
curl -X POST \
    https://platform.adobe.io/data/sensei/mlInstances \
    -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: application/vnd.adobe.platform.sensei+json;profile=mlInstance.v1.json' \
    -d '{
        "name": "A name for this MLInstance",
        "description": "A description for this MLInstance",
        "engineId": "22f4166f-85ba-4130-a995-a2b8e1edde32",
        "tasks": [
            {
                "name": "train",
                "parameters": [
                    {
                        "key": "training parameter",
                        "value": "parameter value"
                    }
                ]
            },
            {
                "name": "score",
                "parameters": [
                    {
                        "key": "scoring parameter",
                        "value": "parameter value"
                    }
                ]
            },
            {
                "name": "fp",
                "parameters": [
                    {
                        "key": "feature pipeline parameter",
                        "value": "parameter value"
                    }
                ]
            }
        ],
    }'

속성
설명
name
MLInestion에 대해 원하는 이름입니다. 이 MLInposition에 해당하는 모델은 UI에 모델 이름으로 표시할 이 값을 상속합니다.
description
MLInestment에 대한 선택적 설명입니다. 이 MLInposition에 해당하는 모델은 이 값을 상속하여 UI에 모델 설명으로 표시합니다. 이 속성은 필수입니다. 설명을 제공하지 않으려면 값을 빈 문자열로 설정합니다.
engineId
기존 엔진의 ID입니다.
tasks
트레이닝, 점수 지정 또는 기능 파이프라인을 위한 구성 집합.
응답
성공적인 응답은 고유 식별자( id )를 포함하여 새로 만든 MLInposition의 세부 사항이 포함된 페이로드를 반환합니다.
{
    "id": "46986c8f-7739-4376-8509-0178bdf32cda",
    "name": "A name for this MLInstance",
    "description": "A description for this MLInstance",
    "engineId": "22f4166f-85ba-4130-a995-a2b8e1edde32",
    "created": "2019-01-01T00:00:00.000Z",
    "createdBy": {
        "userId": "Jane_Doe@AdobeID"
    },
    "updated": "2019-01-01T00:00:00.000Z",
    "tasks": [
        {
            "name": "train",
            "parameters": [
                {
                    "key": "training parameter",
                    "value": "parameter value"
                }
            ]
        },
        {
            "name": "score",
            "parameters": [
                {
                    "key": "scoring parameter",
                    "value": "parameter value"
                }
            ]
        },
        {
            "name": "fp",
            "parameters": [
                {
                    "key": "feature pipeline parameter",
                    "value": "parameter value"
                }
            ]
        }
    ]
}

MLInasses 목록 검색

단일 GET 요청을 수행하여 MLInestment 목록을 검색할 수 있습니다. 결과를 필터링하는 데 도움이 되도록 요청 경로에서 쿼리 매개 변수를 지정할 수 있습니다. 사용 가능한 질의 목록은 자산 검색을 위한 쿼리 매개 변수의 부록 섹션을 참조하십시오 .
API 형식
GET /mlInstances
GET /mlInstances?{QUERY_PARAMETER}={VALUE}
GET /mlInstances?{QUERY_PARAMETER_1}={VALUE_1}&{QUERY_PARAMETER_2}={VALUE_2}

매개 변수
설명
{QUERY_PARAMETER}
결과를 필터링하는 데 사용되는 사용 가능한 쿼리 매개 변수 중 하나입니다.
{VALUE}
이전 쿼리 매개 변수의 값입니다.
요청
curl -X GET \
    https://platform.adobe.io/data/sensei/mlInstances \
    -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}'

응답
성공적인 응답은 MLInestas 및 해당 세부 사항 목록을 반환합니다.
{
    "children": [
        {
            "id": "46986c8f-7739-4376-8509-0178bdf32cda",
            "name": "A name for this MLInstance",
            "description": "A description for this MLInstance",
            "engineId": "22f4166f-85ba-4130-a995-a2b8e1edde32",
            "created": "2019-01-01T00:00:00.000Z",
            "createdBy": {
                "displayName": "Jane Doe",
                "userId": "Jane_Doe@AdobeID"
            },
            "updated": "2019-01-01T00:00:00.000Z"
        },
        {
            "id": "56986c8f-7739-4376-8509-0178bdf32cda",
            "name": "Retail Sales Model",
            "description": "A Model created with the Retail Sales Recipe",
            "engineId": "32f4166f-85ba-4130-a995-a2b8e1edde32",
            "created": "2019-01-01T00:00:00.000Z",
            "createdBy": {
                "displayName": "Jane Doe",
                "userId": "Jane_Doe@AdobeID"
            },
            "updated": "2019-01-01T00:00:00.000Z"
        }
    ],
    "_page": {
        "property": "deleted==false",
        "totalCount": 2,
        "count": 2
    }
}

특정 MLInestment 검색

요청 경로에 원하는 MLInence의 ID를 포함하는 GET 요청을 수행하여 특정 MLInence의 세부 사항을 검색할 수 있습니다.
API 형식
GET /mlInstances/{MLINSTANCE_ID}

매개 변수
설명
{MLINSTANCE_ID}
원하는 MLInestment의 ID입니다.
요청
curl -X GET \
    https://platform.adobe.io/data/sensei/mlInstances/46986c8f-7739-4376-8509-0178bdf32cda \
    -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}'

응답
성공적인 응답은 MLInestment의 세부 사항을 반환합니다.
{
    "id": "46986c8f-7739-4376-8509-0178bdf32cda",
    "name": "A name for this MLInstance",
    "description": "A description for this MLInstance",
    "engineId": "22f4166f-85ba-4130-a995-a2b8e1edde32",
    "created": "2019-01-01T00:00:00.000Z",
    "createdBy": {
        "displayName": "Jane Doe",
        "userId": "Jane_Doe@AdobeID"
    },
    "updated": "2019-01-01T00:00:00.000Z",
    "tasks": [
        {
            "name": "train",
            "parameters": [
                {
                    "key": "training parameter",
                    "value": "parameter value"
                }
            ]
        },
        {
            "name": "score",
            "parameters": [
                {
                    "key": "scoring parameter",
                    "value": "parameter value"
                }
            ]
        },
        {
            "name": "featurePipeline",
            "parameters": [
                {
                    "key": "feature pipeline parameter",
                    "value": "parameter value"
                }
            ]
        }
    ]
}

MLInestment 업데이트

요청 경로에 대상 MLInestment의 ID가 포함된 PUT 요청을 통해 해당 속성을 덮어쓰고 업데이트된 속성이 포함된 JSON 페이로드를 제공하여 기존 MLInestment를 업데이트할 수 있습니다.
이 PUT 요청의 성공을 보장하기 위해 먼저 ID로 MLInposition을 검색하기 위한 GET 요청을 수행하는 것이 좋습니다 . 그런 다음 반환된 JSON 개체를 수정 및 업데이트하고 수정된 JSON 개체 전체를 PUT 요청에 대한 페이로드로 적용합니다.
다음 샘플 API 호출은 처음에 이러한 속성을 갖는 동안 MLInestion의 교육 및 점수 매개 변수를 업데이트합니다.
{
    "name": "A name for this MLInstance",
    "description": "A description for this MLInstance",
    "engineId": "00000000-0000-0000-0000-000000000000",
    "created": "2019-01-01T00:00:00.000Z",
    "createdBy": {
        "displayName": "Jane Doe",
        "userId": "Jane_Doe@AdobeID"
    },
    "tasks": [
        {
            "name": "train",
            "parameters": [
                {
                    "key": "learning_rate",
                    "value": "0.3"
                }
            ]
        },
        {
            "name": "score",
            "parameters": [
                {
                    "key": "output_dataset_id",
                    "value": "output-dataset-000"
                }
            ]
        }
    ]
}

API 형식
PUT /mlInstances/{MLINSTANCE_ID}

매개 변수
설명
{MLINSTANCE_ID}
유효한 MLInestment ID입니다.
요청
curl -X PUT \
    https://platform.adobe.io/data/sensei/mlInstances/46986c8f-7739-4376-8509-0178bdf32cda \
    -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: application/vnd.adobe.platform.sensei+json;profile=mlInstance.v1.json' \
    -d '{
        "name": "A name for this MLInstance",
        "description": "A description for this MLInstance",
        "engineId": "00000000-0000-0000-0000-000000000000",
        "created": "2019-01-01T00:00:00.000Z",
        "createdBy": {
            "displayName": "Jane Doe",
            "userId": "Jane_Doe@AdobeID"
        },
        "tasks": [
            {
                "name": "train",
                "parameters": [
                    {
                        "key": "learning_rate",
                        "value": "0.5"
                    }
                ]
            },
            {
                "name": "score",
                "parameters": [
                    {
                        "key": "output_dataset_id",
                        "value": "output-dataset-001"
                    }
                ]
            }
        ]
    }'

응답
성공적인 응답은 MLIneste의 업데이트된 세부 정보가 포함된 페이로드를 반환합니다.
{
    "id": "46986c8f-7739-4376-8509-0178bdf32cda",
    "name": "A name for this MLInstance",
    "description": "A description for this MLInstance",
    "engineId": "00000000-0000-0000-0000-000000000000",
    "created": "2019-01-01T00:00:00.000Z",
    "createdBy": {
        "displayName": "Jane Doe",
        "userId": "Jane_Doe@AdobeID"
    },
    "updated": "2019-01-02T00:00:00.000Z",
    "tasks": [
        {
            "name": "train",
            "parameters": [
                {
                    "key": "learning_rate",
                    "value": "0.5"
                }
            ]
        },
        {
            "name": "score",
            "parameters": [
                {
                    "key": "output_dataset_id",
                    "value": "output-data-set-001"
                }
            ]
        }
    ]
}

엔진 ID로 MLInestment 삭제

엔진 ID를 쿼리 매개 변수로 포함하는 DELETE 요청을 수행하여 동일한 엔진을 공유하는 모든 MLInestas를 삭제할 수 있습니다.
API 형식
DELETE /mlInstances?engineId={ENGINE_ID}

매개 변수
설명
{ENGINE_ID}
유효한 엔진 ID.
요청
curl -X DELETE \
    https://platform.adobe.io/data/sensei/mlInstances?engineId=22f4166f-85ba-4130-a995-a2b8e1edde32 \
    -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}'

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

MLInestment 삭제

요청 경로에 대상 MLInstice의 ID를 포함하는 DELETE 요청을 수행하여 단일 MLInestment를 삭제할 수 있습니다.
API 형식
DELETE /mlInstances/{MLINSTANCE_ID}

매개 변수
설명
{MLINSTANCE_ID}
유효한 MLInestment ID입니다.
요청
curl -X DELETE \
    https://platform.adobe.io/data/sensei/mlInstances/46986c8f-7739-4376-8509-0178bdf32cda \
    -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}'

응답
{
    "title": "Success",
    "status": 200,
    "detail": "MLInstance deletion was successful"
}