학습 구성 버전 생성(Create Model Studio Config Version) (V2)
학습기, 입력과 출력 및 연산 자원을 묶은 새 구성 버전을 만듭니다. name, trainerId, resources, workerConfig는 필수입니다. 사용자 설정과 열 매핑은 선택한 학습기의 명세에 맞춥니다.
구성 검증 실패는 HTTP 400의 CreateConfigValidationError로 반환되며 validationFailures에 구체적인 이유가 있습니다. 출력 모델은 Model Studio와 같은 프로젝트에 있는 실제 리소스를 사용합니다.
이 엔드포인트는 미리보기 기능이며 언제든 변경되거나 제거될 수 있습니다. 사용하려면 preview=true를 지정합니다.
HTTP 요청
POST /api/v2/models/modelStudios/{modelStudioRid}/configVersions
작업 식별자는 v2.createModelStudioConfigVersion입니다. OAuth2로 호출하는 타사 애플리케이션에는 api:models-write 권한 범위가 필요합니다. 각 요청에 Authorization: Bearer <접근 토큰>을 전달합니다.
경로 매개변수
| 이름 | 자료형 | 필수 여부 | 의미와 조건 | 예시 값 |
|---|---|---|---|---|
modelStudioRid | string | 필수 | Model Studio의 RID입니다. | ri.models.main.model-studio.a1b2c3d4-e5f6-7890-abcd-ef1234567890 |
쿼리 매개변수
| 이름 | 자료형 | 필수 여부 | 의미와 조건 | 예시 값 |
|---|---|---|---|---|
preview | boolean | 선택 | 미리보기 기능 사용을 활성화합니다. | true |
요청 본문
본문 형식은 CreateModelStudioConfigVersionRequest이며 필수입니다.
| 이름 | 자료형 | 필수 여부 | 의미와 조건 | 예시 값 |
|---|---|---|---|---|
name | string | 필수 | 구성 버전과 실험에 사용할 이름입니다. | Initial configuration |
resources | object | 필수 | 학습 실행에 할당할 연산 자원입니다. | 본문 예시 참조 |
changelog | string | 선택 | 이 버전의 변경 사항을 설명합니다. | |
workerConfig | object | 필수 | 입력, 출력과 사용자 설정을 포함하는 작업 구성입니다. | 본문 예시 참조 |
trainerId | string | 필수 | 이 구성에서 사용할 학습기의 식별자입니다. | ri.models..trainer.autogluon_tabular_regression |
resources의 구조
CPU와 메모리 문자열 및 GPU 유형은 연산 자원을 따릅니다.
workerConfig의 구조
전체 입력과 출력 및 사용자 설정은 학습 구성을 따릅니다.
요청 본문 예시입니다.
{
"name": "Initial configuration",
"resources": {
"memory": "4G",
"cpu": "2"
},
"workerConfig": {
"outputs": {
"model": {
"type": "model",
"modelRid": "ri.models.main.model.a1b2c3d4-e5f6-7890-abcd-ef1234567890"
}
},
"inputs": {
"input_df": {
"type": "dataset",
"rid": "ri.foundry.main.dataset.a1b2c3d4-e5f6-7890-abcd-ef1234567890",
"columnMapping": {
"target_column": [
"target"
]
},
"ignoreColumns": [],
"selectColumns": []
}
}
},
"trainerId": "ri.models..trainer.autogluon_tabular_regression"
}
응답
응답 형식은 ModelStudioConfigVersion입니다.
생성한 Model Studio 구성 버전입니다.
모든 필드는 ModelStudioConfigVersion 모델을 따릅니다.
학습 구성 버전의 응답 예시입니다.
{
"createdBy": "f05f8da4-b84c-4fca-9c77-8af0b13d11de",
"trainer": {
"trainerId": "ri.models..trainer.autogluon_tabular_regression",
"version": "0.388.0"
},
"name": "Initial configuration",
"resources": {
"memory": "4G",
"cpu": "2"
},
"createdTime": "2003-05-06T12:34:56.789Z",
"version": 1,
"workerConfig": {
"outputs": {
"model": {
"type": "model",
"modelRid": "ri.models.main.model.a1b2c3d4-e5f6-7890-abcd-ef1234567890"
}
},
"inputs": {
"input_df": {
"type": "dataset",
"rid": "ri.foundry.main.dataset.a1b2c3d4-e5f6-7890-abcd-ef1234567890",
"columnMapping": {
"target_column": [
"target"
]
},
"ignoreColumns": [],
"selectColumns": []
}
}
},
"trainerId": "ri.models..trainer.autogluon_tabular_regression"
}
개별 오류
| 오류 이름 | 오류 코드 | HTTP | 의미와 조건 | 추가 매개변수 |
|---|---|---|---|---|
ModelStudioNotFound | NOT_FOUND | 404 | 요청한 Model Studio를 찾을 수 없습니다. | studioRid |
TrainerNotFound | NOT_FOUND | 404 | 지정한 학습기가 없습니다. | trainerId |
CreateConfigValidationError | INVALID_ARGUMENT | 400 | 제공한 구성이 유효하지 않습니다. | studioRid, validationFailures |
CreateModelStudioConfigVersionPermissionDenied | PERMISSION_DENIED | 403 | Model Studio 구성 버전을 생성할 권한이 없습니다. | modelStudioRid |
요청 예제
FOUNDRY_HOST에는 https://를 제외한 Foundry 호스트를, FOUNDRY_TOKEN에는 유효한 토큰을 환경 변수로 제공합니다. 예시 식별자와 매개변수 값은 실제 작업 대상에 맞게 바꿉니다.
AutoGluon 회귀 학습기의 구성 예제입니다. 입력 데이터셋의 숫자형 target 열을 target_column에 연결합니다. 출력 모델, 데이터셋과 연산 자원을 실제 환경에 맞게 지정합니다. trainerId는 점 두 개를 포함한 원래 형태로 사용합니다.
cURL
curl -X POST \
-H "Content-type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer ${FOUNDRY_TOKEN}" \
"https://${FOUNDRY_HOST}/api/v2/models/modelStudios/ri.models.main.model-studio.a1b2c3d4-e5f6-7890-abcd-ef1234567890/configVersions?preview=true" \
-d '{"name":"Initial configuration","resources":{"memory":"4G","cpu":"2"},"workerConfig":{"outputs":{"model":{"type":"model","modelRid":"ri.models.main.model.a1b2c3d4-e5f6-7890-abcd-ef1234567890"}},"inputs":{"input_df":{"type":"dataset","rid":"ri.foundry.main.dataset.a1b2c3d4-e5f6-7890-abcd-ef1234567890","columnMapping":{"target_column":["target"]},"ignoreColumns":[],"selectColumns":[]}}},"trainerId":"ri.models..trainer.autogluon_tabular_regression"}'
Python
Requests 라이브러리가 설치된 Python 환경에서 사용합니다.
import os
import requests
HOSTNAME = os.environ["FOUNDRY_HOST"]
TOKEN = os.environ["FOUNDRY_TOKEN"]
headers = {
"content-type": "application/json",
"authorization": "Bearer {}".format(TOKEN)
}
request_body = {
"name": "Initial configuration",
"resources": {
"memory": "4G",
"cpu": "2"
},
"workerConfig": {
"outputs": {
"model": {
"type": "model",
"modelRid": "ri.models.main.model.a1b2c3d4-e5f6-7890-abcd-ef1234567890"
}
},
"inputs": {
"input_df": {
"type": "dataset",
"rid": "ri.foundry.main.dataset.a1b2c3d4-e5f6-7890-abcd-ef1234567890",
"columnMapping": {
"target_column": [
"target"
]
},
"ignoreColumns": [],
"selectColumns": []
}
}
},
"trainerId": "ri.models..trainer.autogluon_tabular_regression"
}
response = requests.post('https://{}/api/v2/models/modelStudios/ri.models.main.model-studio.a1b2c3d4-e5f6-7890-abcd-ef1234567890/configVersions?preview=true'.format(HOSTNAME), headers=headers, json=request_body)
print(response)
Java
Apache HttpClient 4.5 API와 try-with-resources를 사용합니다. 클래스 이름에 맞는 CreateModelStudioConfigVersionExample.java 파일에서 사용합니다.
import org.apache.http.client.methods.CloseableHttpResponse;
import org.apache.http.client.methods.HttpPost;
import org.apache.http.impl.client.CloseableHttpClient;
import org.apache.http.impl.client.HttpClientBuilder;
import org.apache.http.entity.ContentType;
import org.apache.http.entity.StringEntity;
public class CreateModelStudioConfigVersionExample {
public static void main(String[] args) throws Exception {
String HOSTNAME = System.getenv("FOUNDRY_HOST");
String TOKEN = System.getenv("FOUNDRY_TOKEN");
try (CloseableHttpClient httpClient = HttpClientBuilder.create().build()) {
HttpPost request = new HttpPost("https://" + HOSTNAME + "/api/v2/models/modelStudios/ri.models.main.model-studio.a1b2c3d4-e5f6-7890-abcd-ef1234567890/configVersions?preview=true");
request.addHeader("content-type", "application/json");
request.addHeader("authorization", String.format("Bearer %s", TOKEN));
request.setEntity(new StringEntity("{\"name\":\"Initial configuration\",\"resources\":{\"memory\":\"4G\",\"cpu\":\"2\"},\"workerConfig\":{\"outputs\":{\"model\":{\"type\":\"model\",\"modelRid\":\"ri.models.main.model.a1b2c3d4-e5f6-7890-abcd-ef1234567890\"}},\"inputs\":{\"input_df\":{\"type\":\"dataset\",\"rid\":\"ri.foundry.main.dataset.a1b2c3d4-e5f6-7890-abcd-ef1234567890\",\"columnMapping\":{\"target_column\":[\"target\"]},\"ignoreColumns\":[],\"selectColumns\":[]}}},\"trainerId\":\"ri.models..trainer.autogluon_tabular_regression\"}", ContentType.APPLICATION_JSON));
try (CloseableHttpResponse response = httpClient.execute(request)) {
System.out.println(response);
}
}
}
}
JavaScript
fetch를 제공하는 Node.js 환경에서 사용합니다. 서비스 사용자 토큰을 브라우저로 전달하지 않습니다.
const HOSTNAME = process.env.FOUNDRY_HOST;
const TOKEN = process.env.FOUNDRY_TOKEN;
fetch(`https://${HOSTNAME}/api/v2/models/modelStudios/ri.models.main.model-studio.a1b2c3d4-e5f6-7890-abcd-ef1234567890/configVersions?preview=true`, {
method: 'POST',
headers: {
'Content-Type': 'application/json',
'Authorization': `Bearer ${TOKEN}`,
},
body: '{"name":"Initial configuration","resources":{"memory":"4G","cpu":"2"},"workerConfig":{"outputs":{"model":{"type":"model","modelRid":"ri.models.main.model.a1b2c3d4-e5f6-7890-abcd-ef1234567890"}},"inputs":{"input_df":{"type":"dataset","rid":"ri.foundry.main.dataset.a1b2c3d4-e5f6-7890-abcd-ef1234567890","columnMapping":{"target_column":["target"]},"ignoreColumns":[],"selectColumns":[]}}},"trainerId":"ri.models..trainer.autogluon_tabular_regression"}'
}).then((response) => {
console.log(response)
});
PowerShell
$ErrorActionPreference = 'Stop'
$TOKEN = $env:FOUNDRY_TOKEN
$HOSTNAME = $env:FOUNDRY_HOST
$headers = @{
"authorization" = "Bearer $TOKEN"
}
$response = Invoke-WebRequest -Uri "https://$HOSTNAME/api/v2/models/modelStudios/ri.models.main.model-studio.a1b2c3d4-e5f6-7890-abcd-ef1234567890/configVersions?preview=true" `
-Method Post `
-Headers $headers `
-ContentType application/json `
-Body "{`"name`":`"Initial configuration`",`"resources`":{`"memory`":`"4G`",`"cpu`":`"2`"},`"workerConfig`":{`"outputs`":{`"model`":{`"type`":`"model`",`"modelRid`":`"ri.models.main.model.a1b2c3d4-e5f6-7890-abcd-ef1234567890`"}},`"inputs`":{`"input_df`":{`"type`":`"dataset`",`"rid`":`"ri.foundry.main.dataset.a1b2c3d4-e5f6-7890-abcd-ef1234567890`",`"columnMapping`":{`"target_column`":[`"target`"]},`"ignoreColumns`":[],`"selectColumns`":[]}}},`"trainerId`":`"ri.models..trainer.autogluon_tabular_regression`"}"
$response.content