EncoderStore – Global

Ermöglicht das Speichern und Abrufen von-Encoder.

EncoderStore Die API erfordert das Plugin Predictive Intelligence (com.glide.platform_ml) und wird im sn_ml- Namespace bereitgestellt.

EncoderStore – add(Object mlEncoder)

Fügt einen neuen Encoder hinzu dem Speicher ein neues Lösungsobjekt hinzu und gibt einen eindeutigen Namen zurück.

Hinweis:

Bezeichnungswerte müssen nicht eindeutig sein. Wenn Sie diese Methode beispielsweise 10 Mal mit derselben Bezeichnung ausführen, fügt diese Methode dem Speicher 10 verschiedene Objekte mit eindeutigem Namen hinzu.

Tabelle : 1. Parameter

Name	Typ	Beschreibung
mlEncoder	Encoder	Encoder () Objekt, das dem Speicher hinzugefügt werden soll.

Tabelle : 2. Ergebnisse

Typ	Beschreibung
Zeichenfolge	Vom System generierter Lösungsname.

Das folgende Beispiel zeigt, wie Sie ein Encoder dem Speicher eine Lösung hinzufügen.Encoder verwenden – submitTrainingJob() , um den Trainingsauftrag nach dem Hinzufügen zum Speicher auszuführen.

// Create a dataset 
var myData = new sn_ml.DatasetDefinition({

  'tableName' : 'incident',
  'fieldNames' : ['assignment_group', 'short_description', 'description'],
  'encodedQuery' : 'activeANYTHING'

});

// Create a solution 
var myEncoder = new sn_ml.Encoder({

  'label': "my encoder definition",
  'datasets' : [myData],
  'predictedFieldName' : 'assignment_group',
  'inputFieldNames':['short_description']

});

// Add the encoder to the store to later be able to retrieve it.
var my_unique_name = sn_ml.EncoderStore.add(myEncoder);

EncoderStore – deleteObject(String name)

Entfernt ein angegebenes Encoder-Objekt aus dem Speicher.

Tabelle : 3. Parameter

Name	Typ	Beschreibung
Name	Zeichenfolge	Name des Encoders () Objekt, das gelöscht werden soll.

Tabelle : 4. Ergebnisse

Typ	Beschreibung
Keine

Das folgende Beispiel zeigt, wie ein Encoder aus dem Speicher gelöscht wird.

sn_ml.EncoderStore.deleteObject("ml_sn_global_global_encoder");

EncoderStore – get(String name)

Ruft ein Encoder-Objekt aus einem Speicher ab.

Tabelle : 5. Parameter

Name	Typ	Beschreibung
Name	Zeichenfolge	Name eines Encoders in einem Speicher.

Tabelle : 6. Ergebnisse

Typ	Beschreibung
Objekt	Encoder Objekt. Gibt einen Fehler zurück, wenn das Objekt nicht vorhanden ist.

Das folgende Beispiel zeigt, wie Sie ein Encoder-Objekt mit der Methode get() aus dem Speicher abrufen und seinen Trainingsstatus mit den Methoden Encoder – getActiveVersion() und EncoderVersion – getStatus() anzeigen.

// Get status
var myEncoder = sn_ml.EncoderStore.get('ml_incident_categorization');

gs.print(JSON.stringify(JSON.parse(myEncoder.getActiveVersion().getStatus(), null, 2)));

Ausgabe:

{
 "state":"solution_complete",
 "percentComplete":"100",
 "hasJobEnded":"true"
}

EncoderStore – getAllNames(Object options)

Ruft die Namen aller Encoder-Definitionsdatensätze im Speicher ab.

Tabelle : 7. Parameter

Name	Typ	Beschreibung
Optionen	Objekt	Optionen zum Einschränken der Ergebnisse innerhalb der angegebenen Eigenschaften. { "label": "String", "domainName": "String", "scope": "String" };
options.label	Zeichenfolge	Optional. Bezeichnung des Lösungsobjekts.
options.domainName	Zeichenfolge	Optional. Name der Domäne für Ihr Lösungsobjekt. Siehe Domänentrennung und Predictive Intelligence.
options.scope	Zeichenfolge	Optional. Name eines Anwendungsbereichs für Ihr Lösungsobjekt.

Tabelle : 8. Ergebnisse

Typ	Beschreibung
Array	Liste der Zeichenfolgen, die Encoder-Objektnamen im Speicher darstellen.

Im folgenden Beispiel gibt die Methode getAllNames() eine Liste aller Namen im Speicher zurück.

gs.print(JSON.stringify(JSON.parse(sn_ml.EncoderStore.getAllNames()), null, 2));

Ausgabe:

[
  "ml_x_snc_global_global_classification_word_corpus",
  "ml_x_snc_global_global_predictability_estimate",
  "GloVe",
  "ml_x_snc_global_global_encoder",
  "ml_x_snc_global_global_predictability_estimate_1"
]

Im folgenden Beispiel gibt die Methode getAllNames() nur Namen zurück, die den im Parameter options festgelegten Werten zugeordnet sind.

var options = {
  'label' : 'my encoder definition',
  'domainName' : 'global',
  'scope' : 'global'
};
var solNames = sn_ml.EncoderStore.getAllNames(options);
gs.print(JSON.stringify(JSON.parse(solNames), null, 2));

Ausgabe:

[
  "ml_x_snc_global_global_my_encoder_definition"
]

EncoderStore – update(String name, Object mlEncoder)

Aktualisiert ein Encoder-Objekt in einem Speicher.

Tabelle : 9. Parameter

Name	Typ	Beschreibung
Name	Zeichenfolge	Name des zu aktualisierenden Encoders.
mlEncoder	Encoder	Encoder () Objekteigenschaften, die aktualisiert werden sollen.

Tabelle : 10. Ergebnisse

Typ	Beschreibung
Keine

Das folgende Beispiel zeigt, wie ein Encoder-Objekt im Store aktualisiert wird.

var encoderUpdate = new sn_ml.Encoder({
  'label': 'my encoder definition',
  'dataset' : myData,
  'predictedFieldName' : 'assignment_group',
  'inputFieldNames': ['short_description']
});

sn_ml.EncoderStore.update('ml_sn_global_global_incident_service', encoderUpdate);