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모델

모델은 비즈니스 사용 사례를 해결하기 위해 내역 데이터 및 구성을 사용하여 교육되는 기계 학습 레서피 인스턴스입니다.

모델 목록 검색

/models에 대한 단일 GET 요청을 수행하여 모든 모델에 속하는 모델 세부 사항 목록을 검색할 수 있습니다. 기본적으로 이 목록은 가장 오래된 생성된 모델에서 자체적으로 순서를 지정하고 결과를 25개로 제한합니다. 일부 쿼리 매개 변수를 지정하여 결과를 필터링하도록 선택할 수 있습니다. 사용 가능한 질의 목록은 자산 검색을 위한 쿼리 매개 변수의 부록 섹션을 참조하십시오 .
API 형식
GET /models

요청
curl -X GET \
  https://platform.adobe.io/data/sensei/models/ \
    -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 각 모델 고유 식별자( id )를 포함하여 모델의 세부 정보가 포함된 페이로드를 반환합니다.
{
    "children": [
        {
            "id": "15c53796-bd6b-4e09-b51d-7296aa20af71",
            "name": "A name for this Model",
            "experimentId": "5cb25a2d-2cbd-4c99-a619-8ddae5250a7b",
            "experimentRunId": "33408593-2871-4198-a812-6d1b7d939cda",
            "description": "A description for this Model",
            "modelArtifactUri": "wasb://test-models@mlpreprodstorage.blob.core.windows.net/model-name",
            "created": "2019-01-01T00:00:00.000Z",
            "createdBy": {
                "userId": "Jane_Doe@AdobeID"
            },
            "updated": "2019-01-02T00:00:00.000Z"
       },
        {
            "id": "27c53796-bd6b-4u59-b51d-7296aa20er23",
            "name": "Model 2",
            "experimentId": "3cb25a2d-2cbd-4d34-a619-8ddae5259a5t",
            "experimentRunId": "33408593-2871-4198-a812-6d1b7d939cda",
            "description": "A description for Model2",
            "modelArtifactUri": "wasb://test-models@mlpreprodstorage.blob.core.windows.net/model-name",
            "created": "2019-01-01T00:00:00.000Z",
            "createdBy": {
                "userId": "Jane_Doe@AdobeID"
            },
            "updated": "2019-01-02T00:00:00.000Z"
       },
        {
            "id": "15c53796-bd6b-4e09-b51d-7296aa20af71",
            "name": "Model 3",
            "experimentId": "5cb25a2d-2cbd-4c99-a619-8ddae5250a7b",
            "experimentRunId": "33408593-2871-4198-a812-6d1b7d939cda",
            "description": "A description for Model3",
            "modelArtifactUri": "wasb://test-models@mlpreprodstorage.blob.core.windows.net/model-name",
            "created": "2019-01-01T00:00:00.000Z",
            "createdBy": {
                "userId": "Jane_Doe@AdobeID"
            },
            "updated": "2019-01-02T00:00:00.000Z"
       },
    ],
    "_page": {
        "property": "deleted==false",
        "count": 3
    }
}

속성
설명
id
모델에 해당하는 ID.
modelArtifactUri
모델이 저장되는 위치를 나타내는 URI입니다. URI가 모델의 name 값으로 끝납니다.
experimentId
유효한 실험 ID.
experimentRunId
유효한 실험 실행 ID입니다.

특정 모델 검색

단일 GET 요청을 수행하고 요청 경로에서 유효한 모델 ID를 제공하여 특정 모델에 속한 모델 세부 사항 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 /models/{MODEL_ID}
GET /models/?property=experimentRunID=={EXPERIMENT_RUN_ID}

매개 변수
설명
{MODEL_ID}
교육되었거나 게시된 모델의 식별자입니다.
{EXPERIMENT_RUN_ID}
실험 실행의 식별자입니다.
요청
다음 요청에는 쿼리가 포함되어 있고 동일한 experimentRunID()를 공유하는 교육된 모델의 목록을 검색합니다.
curl -X GET \
  https://platform.adobe.io/data/sensei/models/?property=experimentRunId==33408593-2871-4198-a812-6d1b7d939cda \
    -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 모델 고유 식별자( id )를 포함하여 모델의 세부 사항이 포함된 페이로드를 반환합니다.
{
    "children": [
        {
            "id": "15c53796-bd6b-4e09-b51d-7296aa20af71",
            "name": "A name for this Model",
            "experimentId": "5cb25a2d-2cbd-4c99-a619-8ddae5250a7b",
            "experimentRunId": "33408593-2871-4198-a812-6d1b7d939cda",
            "description": "A description for this Model",
            "modelArtifactUri": "wasb://test-models@mlpreprodstorage.blob.core.windows.net/model-name",
            "created": "2019-01-01T00:00:00.000Z",
            "createdBy": {
                "userId": "Jane_Doe@AdobeID"
            },
            "updated": "2019-01-02T00:00:00.000Z"
       }
    ],
    "_page": {
        "property": "experimentRunId==33408593-2871-4198-a812-6d1b7d939cda,deleted==false",
        "count": 1
    }
}

속성
설명
id
모델에 해당하는 ID.
modelArtifactUri
모델이 저장되는 위치를 나타내는 URI입니다. URI가 모델의 name 값으로 끝납니다.
experimentId
유효한 실험 ID.
experimentRunId
유효한 실험 실행 ID입니다.

사전 생성된 모델 등록

종단점에 POST 요청을 만들어 미리 생성된 모델을 등록할 수 /models 있습니다. 모델을 등록하려면 modelArtifact 파일 및 model 속성 값을 요청 본문에 포함해야 합니다.
API 형식
POST /models

요청
다음 POST에는 필요한 modelArtifact 파일 및 model 속성 값이 포함되어 있습니다. 이러한 값에 대한 자세한 내용은 아래 표를 참조하십시오.
curl -X POST \
  https://platform.adobe.io/data/sensei/models \
    -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}' \
    -F 'modelArtifact=@/Users/yourname/Desktop/model.onnx' \
    -F 'model={
            "name": "Your Model - 0615-1342-45",
            "originType": "offline"
    }'

매개 변수
설명
modelArtifact
포함시킬 전체 모델 객체의 위치입니다.
model
만들어야 하는 Model 개체의 양식 데이터입니다.
응답
성공적인 응답은 모델 고유 식별자( id )를 포함하여 모델의 세부 사항이 포함된 페이로드를 반환합니다.
{
  "id": "a28f151a-597a-4a7e-87e9-1c1dbc9c2af7",
  "name": "Your Model - 0615-1342-45",
  "originType": "offline",
  "modelArtifactUri": "http://storageblobml.blob.core.windows.net/prod-models/a28f151a-597a-4a7e-87e9-1c1dbc9c2af7",
  "created": "2020-06-15T20:55:41.520Z",
  "updated": "2020-06-15T20:55:41.520Z",
  "deprecated": false
}

속성
설명
id
모델에 해당하는 ID.
modelArtifactUri
모델이 저장되는 위치를 나타내는 URI입니다. URI가 모델의 값으로 id 끝납니다.

ID로 모델 업데이트

요청 경로에 대상 모델의 ID가 포함된 PUT 요청을 통해 속성을 덮어쓰고 업데이트된 속성이 포함된 JSON 페이로드를 제공하여 기존 모델을 업데이트할 수 있습니다.
이 PUT 요청의 성공을 보장하기 위해 먼저 ID로 모델을 검색하기 위해 GET 요청을 수행하는 것이 좋습니다. 그런 다음 반환된 JSON 개체를 수정 및 업데이트하고 수정된 JSON 개체 전체를 PUT 요청에 대한 페이로드로 적용합니다.
API 형식
PUT /models/{MODEL_ID}

매개 변수
설명
{MODEL_ID}
교육되었거나 게시된 모델의 식별자입니다.
요청
curl -X PUT \
  https://platform.adobe.io/data/sensei/models/15c53796-bd6b-4e09-b51d-7296aa20af71 \
    -H 'Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}' \
    -H 'Content-Type: application/vnd.adobe.platform.sensei+json;profile=mlInstance.v1.json' \
    -H 'x-api-key: {API_KEY}' \
    -H 'x-gw-ims-org-id: {IMS_ORG}' \
    -H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}'
    -d '{
        "id": "15c53796-bd6b-4e09-b51d-7296aa20af71",
        "name": "A name for this Model",
        "experimentId": "5cb25a2d-2cbd-4c99-a619-8ddae5250a7b",
        "experimentRunId": "33408593-2871-4198-a812-6d1b7d939cda",
        "description": "An updated description for this Model",
        "modelArtifactUri": "wasb://test-models@mlpreprodstorage.blob.core.windows.net/model-name",
        "created": "2019-01-01T00:00:00.000Z",
        "createdBy": {
            "userId": "Jane_Doe@AdobeID"
        },
        "updated": "2019-01-02T00:00:00.000Z"
    }'

응답
성공적인 응답은 실험 세부 정보가 포함된 페이로드를 반환합니다.
{
        "id": "15c53796-bd6b-4e09-b51d-7296aa20af71",
        "name": "A name for this Model",
        "experimentId": "5cb25a2d-2cbd-4c99-a619-8ddae5250a7b",
        "experimentRunId": "33408593-2871-4198-a812-6d1b7d939cda",
        "description": "An updated description for this Model",
        "modelArtifactUri": "wasb://test-models@mlpreprodstorage.blob.core.windows.net/model-name",
        "created": "2019-01-01T00:00:00.000Z",
        "createdBy": {
            "userId": "Jane_Doe@AdobeID"
        },
        "updated": "2019-01-02T00:00:00.000Z"
    }

ID로 모델 삭제

요청 경로에 대상 모델의 ID를 포함하는 DELETE 요청을 수행하여 단일 모델을 삭제할 수 있습니다.
API 형식
DELETE /models/{MODEL_ID}

매개 변수
설명
{MODEL_ID}
교육되었거나 게시된 모델의 식별자입니다.
요청
curl -X DELETE \
  https://platform.adobe.io/data/sensei/models/15c53796-bd6b-4e09-b51d-7296aa20af71 \
    -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 모델의 삭제를 확인하는 200 상태가 포함된 페이로드를 반환합니다.
{
    "title": "Success",
    "status": 200,
    "detail": "Model deletion was successful"
}

모델의 새로운 트랜스코딩 만들기

트랜스코딩은 한 인코딩을 디지털로 디지털화하여 다른 인코딩으로 바로 변환하는 것입니다. 새 출력이 포함될 대상 {MODEL_ID} targetFormat 을 제공하여 모델에 대한 새로운 트랜스코딩(transcoding)을 생성합니다.
API 형식
POST /models/{MODEL_ID}/transcodings

매개 변수
설명
{MODEL_ID}
교육되었거나 게시된 모델의 식별자입니다.
요청
curl -X POST \
  https://platform.adobe.io/data/sensei/models/15c53796-bd6b-4e09-b51d-7296aa20af71/transcodings \
    -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: text/plain' \
    -D '{
 "id": "491a3be5-1d32-4541-94d5-cd1cd07affb5",
 "modelId" : "15c53796-bd6b-4e09-b51d-7296aa20af71",
 "targetFormat": "CoreML",
 "created": "2019-12-16T19:59:08.360Z",
 "createdBy": {
    "userId": "FDD760CD5CD467380A495FE2@AdobeID"
 },
 "updated": "2019-12-19T18:37:43.696Z",
 "deleted": false,
}'

응답
성공적인 응답은 트랜스코딩의 정보와 함께 JSON 개체가 포함된 페이로드를 반환합니다. 여기에는 특정 트랜스코딩된 모델 id 검색하는 데 사용되는 거래 고유 식별자(ID)가 포함됩니다 .
{
  "id": "491a3be5-1d32-4541-94d5-cd1cd07affb5",
  "modelId": "15c53796-bd6b-4e09-b51d-7296aa20af71",
  "targetFormat": "CoreML",
  "created": "2020-06-12T22:01:55.886Z",
  "createdBy": {
    "userId": "FDD760CD5CD467380A495FE2@AdobeID"
  },
  "updated": "2020-06-12T22:01:55.886Z",
  "deleted": false
}

모델에 대한 변환 목록 검색

모델과 함께 GET 요청을 수행하여 모델에 대해 수행된 변환 목록을 검색할 수 있습니다 {MODEL_ID} .
API 형식
GET /models/{MODEL_ID}/transcodings

매개 변수
설명
{MODEL_ID}
교육되었거나 게시된 모델의 식별자입니다.
요청
curl -X GET \
  https://platform.adobe.io/data/sensei/models/15c53796-bd6b-4e09-b51d-7296aa20af71/transcodings \
    -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 모델에서 수행된 각 트랜스코딩 목록이 포함된 json 개체를 포함하는 페이로드를 반환합니다. 각 트랜스코딩된 모델은 고유한 식별자( id )를 받습니다.
{
    "children": [
        {
            "id": "460aa5a1-e972-455d-b8dc-4bc6cd91edb6",
            "modelId": "15c53796-bd6b-4e09-b51d-7296aa20af71",
            "created": "2019-12-20T01:07:50.978Z",
            "createdBy": {
                "userId": "FDD760CD5CD467380A495FE2@AdobeID"
            },
            "updated": "2019-12-20T01:07:50.978Z",
            "deprecated": false
        },
        {
            "id": "bdb3e4c2-4702-4045-86b4-17ee40df91cc",
            "modelId": "15c53796-bd6b-4e09-b51d-7296aa20af71",
            "created": "2019-12-20T17:48:26.473Z",
            "createdBy": {
                "userId": "FDD760CD5CD467380A495FE2@AdobeID"
            },
            "updated": "2019-12-20T17:48:26.473Z",
            "deprecated": false
        }
    ],
    "_page": {
        "property": "modelId==15c53796-bd6b-4e09-b51d-7296aa20af71,deleted==false,deprecated==false",
        "count": 2
    }
}

특정 트랜스코딩 모델 검색

사용자 및 코드 변환된 모델의 ID로 GET 요청을 수행하여 특정 코드 변환된 모델 {MODEL_ID} 을 검색할 수 있습니다.
API 형식
GET /models/{MODEL_ID}/transcodings/{TRANSCODING_ID}

매개 변수
설명
{MODEL_ID}
교육되었거나 게시된 모델의 고유 식별자입니다.
{TRANSCODING_ID}
코드 변환된 모델의 고유 식별자입니다.
요청
curl -X GET \
  https://platform.adobe.io/data/sensei/models/15c53796-bd6b-4e09-b51d-7296aa20af71/transcodings/460aa5a1-e972-455d-b8dc-4bc6cd91edb6 \
    -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 변환된 모델의 데이터와 함께 JSON 개체가 포함된 페이로드를 반환합니다.
{
    "id": "460aa5a1-e972-455d-b8dc-4bc6cd91edb6",
    "modelId": "15c53796-bd6b-4e09-b51d-7296aa20af71",
    "created": "2019-12-20T01:07:50.978Z",
    "createdBy": {
        "userId": "FDD760CD5CD467380A495FE2@AdobeID"
    },
    "updated": "2019-12-20T01:07:50.978Z",
    "deprecated": false
}