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.

ML Space