소스 파일을 레시피에 패키징

이 자습서에서는 제공된 소매 판매 샘플 소스 파일을 Adobe Experience Platform에서 레시피를 만드는 데 사용할 수 있는 아카이브 파일로 패키징하는 방법에 대한 지침을 제공합니다 Data Science Workspace ui에서 또는 API를 사용하여 레시피 가져오기 워크플로우를 따릅니다.

이해할 개념:

  • 레서피: 레시피는 모델 사양에 대한 Adobe의 용어이며 훈련된 모델을 구축하고 실행하여 특정 비즈니스 문제를 해결하는 데 필요한 특정 머신 러닝, 인공 지능 알고리즘 또는 알고리즘, 처리 논리 및 구성의 앙상블을 나타내는 최상위 컨테이너입니다.
  • 소스 파일: 레시피의 논리가 포함된 프로젝트의 개별 파일입니다.

사전 요구 사항

레시피 만들기

레시피 만들기는 소스 파일을 패키징하여 아카이브 파일을 만드는 것으로 시작합니다. 소스 파일은 당면한 특정 문제를 해결하는 데 사용되는 머신 러닝 논리 및 알고리즘을 정의하며, 다음 중 하나로 작성됩니다 Python, R, PySpark 또는 Scala. 빌드된 아카이브 파일은 도커 이미지 형식을 취합니다. 빌드되면 패키지된 아카이브 파일을으로 가져옵니다. Data Science Workspace 레시피를 만들려면 UI에서 또는 api 사용.

도커 기반 모델 작성 docker-based-model-authoring

Docker 이미지를 사용하면 개발자가 라이브러리 및 기타 종속성과 같이 응용 프로그램에 필요한 모든 부분을 패키지화하여 하나의 패키지로 제공할 수 있습니다.

빌드된 도커 이미지는 레시피 만들기 워크플로 중에 제공된 자격 증명을 사용하여 Azure Container Registry에 푸시됩니다.

Azure Container Registry 자격 증명을 얻으려면 로그인하십시오. Adobe Experience Platform. 왼쪽 탐색 열에서 다음 위치로 이동합니다. 워크플로. 선택 레시피 가져오기 뒤에 선택 시작. 참조하려면 아래 스크린샷을 참조하십시오.

다음 구성 페이지가 열립니다. 적절한 항목 제공 레시피 이름 ​예를 들어 "소매 판매 레시피"와 같은 경우 원할 경우 설명 또는 설명서 URL을 제공하십시오. 완료되면 다음을 클릭합니다. 다음.

적절한 항목 선택 런타임 ​을(를) 클릭한 다음 을(를) 선택합니다 분류 대상 유형. 완료되면 Azure 컨테이너 레지스트리 자격 증명이 생성됩니다.

NOTE
유형 레시피가 설계된 머신 러닝 문제의 클래스이며, 교육 실행 평가를 맞춤화하기 위해 교육 후에 사용됩니다.
TIP
  • 대상 Python 레서피 선택 Python 런타임.
  • R 레시피의 경우 R 런타임.
  • PySpark 레시피의 경우 PySparc 런타임. 아티팩트 유형이 자동으로 채워집니다.
  • Scala 레시피의 경우 스파크 런타임. 아티팩트 유형이 자동으로 채워집니다.

Docker 호스트, 사용자 이름 및 암호 값을 확인합니다. 빌드하고 푸시하는 데 사용됩니다. Docker 아래에 요약된 워크플로의 이미지입니다.

NOTE
소스 URL은 아래에 설명된 단계를 완료한 후 제공됩니다. 구성 파일에 대해서는 다음에 나오는 자습서에 설명되어 있습니다. 다음 단계.

소스 파일 패키징

에 있는 샘플 코드베이스를 가져와 시작합니다. Experience Platform 데이터 과학 작업 영역 참조 리포지토리.

빌드 Python 도커 이미지 python-docker

아직 복제하지 않았다면 GitHub 다음 명령을 사용하여 로컬 시스템에 리포지토리:

git clone https://github.com/adobe/experience-platform-dsw-reference.git

디렉토리로 이동합니다. experience-platform-dsw-reference/recipes/python/retail. 여기에서 스크립트를 찾을 수 있습니다. login.shbuild.sh Docker에 로그인하고 를 빌드하는 데 사용됩니다. Python Docker 이미지. 다음 항목이 있는 경우 도커 자격 증명 준비, 다음 명령을 순서대로 입력합니다.

# for logging in to Docker
./login.sh

# for building Docker image
./build.sh

로그인 스크립트를 실행할 때 Docker 호스트, 사용자 이름 및 암호를 제공해야 합니다. 빌드 시 빌드에 도커 호스트 및 버전 태그를 제공해야 합니다.

빌드 스크립트가 완료되면 콘솔 출력에 도커 소스 파일 URL이 제공됩니다. 이 특정 예제의 경우 다음과 같습니다.

# URL format:
{DOCKER_HOST}/ml-retailsales-python:{VERSION_TAG}

이 URL을 복사하고 다음으로 이동 다음 단계.

빌드 R Docker 이미지 r-docker

아직 복제하지 않았다면 GitHub 다음 명령을 사용하여 로컬 시스템에 리포지토리:

git clone https://github.com/adobe/experience-platform-dsw-reference.git

디렉토리로 이동합니다. experience-platform-dsw-reference/recipes/R/Retail - GradientBoosting 복제된 저장소 내. 여기에서 파일을 찾을 수 있습니다. login.shbuild.sh Docker에 로그인하고 R Docker 이미지를 빌드하는 데 사용할 수 있습니다. 다음 항목이 있는 경우 도커 자격 증명 준비, 다음 명령을 순서대로 입력합니다.

# for logging in to Docker
./login.sh

# for build Docker image
./build.sh

로그인 스크립트를 실행할 때 Docker 호스트, 사용자 이름 및 암호를 제공해야 합니다. 빌드 시 빌드에 도커 호스트 및 버전 태그를 제공해야 합니다.

빌드 스크립트가 완료되면 콘솔 출력에 도커 소스 파일 URL이 제공됩니다. 이 특정 예제의 경우 다음과 같습니다.

# URL format:
{DOCKER_HOST}/ml-retail-r:{VERSION_TAG}

이 URL을 복사하고 다음으로 이동 다음 단계.

PySpark Docker 이미지 작성 pyspark-docker

다음을 복제하여 시작 GitHub 다음 명령을 사용하여 로컬 시스템에 리포지토리:

git clone https://github.com/adobe/experience-platform-dsw-reference.git

디렉토리로 이동합니다. experience-platform-dsw-reference/recipes/pyspark/retail. 스크립트 login.shbuild.sh 는 여기에 있으며 Docker에 로그인하고 Docker 이미지를 빌드하는 데 사용됩니다. 다음 항목이 있는 경우 도커 자격 증명 준비, 다음 명령을 순서대로 입력합니다.

# for logging in to Docker
./login.sh

# for building Docker image
./build.sh

로그인 스크립트를 실행할 때 Docker 호스트, 사용자 이름 및 암호를 제공해야 합니다. 빌드 시 빌드에 도커 호스트 및 버전 태그를 제공해야 합니다.

빌드 스크립트가 완료되면 콘솔 출력에 도커 소스 파일 URL이 제공됩니다. 이 특정 예제의 경우 다음과 같습니다.

# URL format:
{DOCKER_HOST}/ml-retailsales-pyspark:{VERSION_TAG}

이 URL을 복사하고 다음으로 이동 다음 단계.

Scala Docker 이미지 빌드 scala-docker

다음을 복제하여 시작 GitHub 터미널에서 다음 명령을 사용하여 로컬 시스템에 리포지토리:

git clone https://github.com/adobe/experience-platform-dsw-reference.git

그런 다음 디렉터리로 이동합니다 experience-platform-dsw-reference/recipes/scala 스크립트 찾기 위치 login.shbuild.sh. 이러한 스크립트는 Docker에 로그인하고 Docker 이미지를 빌드하는 데 사용됩니다. 다음 항목이 있는 경우 도커 자격 증명 준비, 다음 명령을 순서대로 터미널에 입력합니다.

# for logging in to Docker
./login.sh

# for building Docker image
./build.sh
TIP
를 사용하여 Docker에 로그인하려고 할 때 권한 오류가 발생하는 경우 login.sh 스크립트, 명령을 사용해 보십시오. bash login.sh.

로그인 스크립트를 실행할 때 도커 호스트, 사용자 이름 및 암호를 제공해야 합니다. 빌드 시 빌드에 도커 호스트 및 버전 태그를 제공해야 합니다.

빌드 스크립트가 완료되면 콘솔 출력에 도커 소스 파일 URL이 제공됩니다. 이 특정 예제의 경우 다음과 같습니다.

# URL format:
{DOCKER_HOST}/ml-retailsales-spark:{VERSION_TAG}

이 URL을 복사하고 다음으로 이동 다음 단계.

다음 단계 next-steps

이 튜토리얼에서는 소스 파일을 레시피로 패키지하는 방법에 대해 알아보았습니다. 레시피를 가져오기 위한 사전 요구 사항 단계입니다. Data Science Workspace. 이제 Azure Container Registry에 해당 이미지 URL과 함께 도커 이미지가 있어야 합니다. 이제 패키지된 레시피를 로 가져오는 방법에 대한 자습서를 시작할 준비가 되었습니다. Data Science Workspace. 시작하려면 아래 튜토리얼 링크 중 하나를 선택하십시오.

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