Начало работы с API

На GitHub представлен public-api-example/ml_space_public_api.ipynb, который содержит код для оптимизации разработки через API. С его помощью можно избавиться от рутинных манипуляций с данными и моделями в интерфейсе платформы ML Space.

В public-api-example/ml_space_public_api.ipynb рассмотрен вариант автоматизации запросов к ML Space с помощью REST API. Описывается следующий алгоритм действий:

1. Аутентифицироваться.

2. Получить список базовых Docker-образов.

3. Выполнить действия с задачами в регионе:

   • Получить список задач.

   • Запустить задачу.

   • Выгрузить логи задачи.

4. Воспользоваться Inference-методами:

   • Получить список сервисов.

   • Получить информацию по сервису.

   • Создать образ для инференс-сервиса.

   • Посмотреть статус сборки образа для инференс-сервиса.

   • Посмотреть логи сборки образа для инференс-сервиса.

   • Создать деплой на основе собранного образа.

   • Отправить запрос к созданному сервису.