# Взаимодействие с модулем через API Доступ к модулю по API контролируется с помощью компонентов APIComponent. Есть несколько типов таких компонентов, каждый из которых отвечает за свой набор функционала. - [Файловый API](#файловый-api) - [ML-компонент](#ml-компонент) - [Общая работа с пайплайнами](#общая-работа-с-пайплайнами) - [Отдельный пайплайн](#отдельный-пайплайн) Все API запросы работают по ссылкам вида `https://platform.stratpro.hse.ru/app-name/`. Здесь `app-name` - название приложения, оно же указано в пункте `namespace` во всех компонентах приложения. ## Файловый API ### Работа с файловым API URL запросов к файловому API имеют вид `https://platform.stratpro.hse.ru/app-name/files/box-name/`. Здесь `box-name` - это имя компонента DataBox, к которому обращается запрос. Файловый API позволяет загружать файлы в файловое хранилище и получать уже загруженные файлы. Загрузка папок со всем содержимым не предусмотрена, в таких случаях предполагается автоматизация запросов на загрузку отдельных файлов. `` в запросах к файловому API может быть путём как к файлу, так и к файловой группе (папке). Тип пути определяется так: 1. Если путь состоит из одного сегмента, это файловая группа. `.../files/box-name/data` - путь к файловой группе `data`. 2. Если путь состоит из нескольких сегментов, и заканчивается на `/`, это путь к файловой группе. `.../files/box-name/data/images/` - путь к файловой группе `data/images`. 3. Если путь состоит более, чем из одного сегмента, и заканчивается не на `/`, это путь к файлоу. `.../files/box-name/data/images/example.png` - путь к файлу `example.png`, расположенному в файловой группе `data/images` Названия файлов не влияют на то, указывает ссылка на файл или на файловую группу. Например, `.../files/box-name/example.png` - это путь к файловой группе, а не файлу. ### Загрузка файлов через сервис `files` Для загрузки файла можно использовать следующий запрос `PUT`: ```sh curl -X PUT https://platform.stratpro.hse.ru/app-name/files/box-name/my_dir/my_file.txt -H "Content-Type: application/json" -u "developer:" ``` Это запрос: 1. К приложению `app-name`. 2. К файловому API (у которого endpoint всегда `files`). 3. К ящику `box-name`. 4. К пути `my_dir/my_file.txt` внутри ящика. 5. От имени пользователя модуля `developer`, пароль которого - ``. Даже если запрос верный, сам файл на данном этапе не создаётся. Вместо этого должен прийти ответ в формате JSON: ```json { "name": "app-name/files/box-name/my_dir/my_file.txt", "presigned_put_url": "<Длинная pre-signed ссылка загрузки>" } ``` С помощью pre-signed ссылки можно уже загрузить сам файл следующим запросом: ```sh curl -X PUT -T local/path/to/my_file.txt "<Длинная pre-signed ссылка загрузки>" ``` Здесь `local/path/to/my_file.txt` - локальный путь к файлу. ### Скачивание файлов через сервис `files` Для скачивания нужно сделать запрос такого же формата, как для загрузки файла, но запрос GET. ```sh curl -X GET https://platform.stratpro.hse.ru/app-name/files/box-name/my_dir/my_file.txt -H "Content-Type: application/json" -u "developer:" ``` Ответ такой же, как при загрузке - pre-signed ссылка в формате json, но теперь на скачивание. ```json { "name": "app-name/files/box-name/my_dir/my_file.txt", "presigned_get_url": "<Длинная pre-signed ссылка скачивания>" } ``` GET-запрос к файловой группе возвращает список файлов, которые она содержит. ```json { "name": "app-name/files/box-name/my_dir/", "files": [ { "name": "app-name/files/box-name/my_dir/file1.png", "presigned_get_url": "<Длинная pre-signed ссылка скачивания>" }, { "name": "app-name/files/box-name/my_dir/file2.txt", "presigned_get_url": "<Длинная pre-signed ссылка скачивания>" } ] } ``` ## ML-компонент ML-компоненты проводят расчёты при получении соответствующих запросов и присылают результат в ответе на запрос. Каждый развёрнутый ML-компонент содержит OpenAPI спецификацию с информацией о себе. Её можно получить следующим запросом: ``` curl -X GET https://platform.stratpro.hse.ru/app-name/API_NAME/modelversion -H "Content-Type: application/json" -u ":" ``` Тело запроса на выполнения расчёта - это объект с полями, которые в точности копируют поля из функции inference в [MLComponent](mlcmp.md#функция-inference). * `inputs` - список входных данных, где каждый элемент - это словарь. Ключи словаря: * `name` - название, произвольная строка, используется в коде модуля. Например, `"image"`. * `datatype` - тип входных данных, одна из строк `"FP32", "FP64", "INT32", "FILE", "str", "dict"`. * `content_type` - тип содержимого файла, если тип входной переменной `datatype` - это `"FILE"`. Обычно предполагается MIME-type. Например, `application/json`, `text/csv`. Для специализированных данных тип может быть любым - `bed`, `docx` и так далее. * `data` - строка с путём к входному файлу или одномерный список входных данных соответствующего типа. * `shape` - размерность входной переменной как массива, применимо даже к файлам. * `output_fields` - список выходных данных, где каждый элемент - это словарь. Ключи словаря: * `name`, `datatype`, `content_type` - аналогично `inputs` * `data` - строка с путём к выходному файлу. Если передаётся `data`, результат будет записан в переданный файл. Иначе - записан во временный файл и возвращён в ответ на запрос. * `model_parameters` - список пар `[name, value]`, произвольных параметров примитивных типов. Передаются в качестве переменной `parameters` в расчётную функцию. ### Пример запроса Пример тела запроса к ML-компоненту ``` { "inputs": [ { "name": "image", "data": "uploads/test_image.png", "datatype": "FILE", "content_type": "image/png", "shape": [128, 128] } ], "output_fields": [ { "name": "predict", "datatype": "INT32" } ] } ``` Запрос, с файлом `data.json` в его теле и базовой аутентификацией. ``` curl -X POST -d @data.json https://platform.stratpro.hse.ru/app-name/API_NAME/predict -H "Content-Type: application/json" -u ":" ``` ## Общая работа с пайплайнами Каждый развёрнутый пайплайн содержит OpenAPI спецификацию запросов к себе. Её можно получить следующим запросом: ``` curl -X GET https://platform.stratpro.hse.ru/app-name/pipelines/PIPELINE_NAME/version -H "Content-Type: application/json" -u ":" ``` Основная работа происходит с конкретными пайплайнами. Из общих команд полезны: ``` # Получить список пайплайнов curl -X GET https://platform.stratpro.hse.ru/app-name/pipelines -H "Content-Type: application/json" -u ":" ``` ``` # Получить список запусков пайплайнов curl -X GET https://platform.stratpro.hse.ru/app-name/trials -H "Content-Type: application/json" -u ":" ``` ## Отдельный пайплайн Пайпланы проводят расчёты при получении соответствующих запросов и сохраняют результаты в файлы. Структура запроса на запуск пайплайна: ``` curl -X POST -d @data.json https://platform.stratpro.hse.ru/app-name/pipelines/PIPELINE_NAME/trials -H "Content-Type: application/json" -u ":" ``` Тело запроса на выполнения расчёта - это объект с полями, похожими на поля запроса к MLComponent. * `inputs` - список входных данных, где каждый элемент - это словарь. Ключи словаря: * `name` - название, произвольная строка, используется в коде модуля. Например, `"image"`. * `datatype` - тип входных данных, одна из строк `"FP32", "FP64", "INT32", "FILE", "str", "dict"`. Должен соответствовать одному из `datatypes`, определённых в API пайплайна. * `content_type` - тип содержимого файла, если тип входной переменной `datatype` - это `"FILE"`. Обычно предполагается MIME-type. Например, `application/json`, `text/csv`. Для специализированных данных тип может быть любым - `bed`, `docx` и так далее. * `data` - строка с путём к входному файлу или одномерный список входных данных соответствующего типа. * `shape` - размерность входной переменной как массива, применимо даже к файлам. * `output_fields` - список выходных данных, где каждый элемент - это словарь. Ключи словаря: * * `data` - строка с путём к выходному файлу. Если передаётся `data`, результат будет записан в переданный файл. Иначе - записан во временный файл и возвращён в ответ на запрос. * `model_parameters` - список пар `[name, value]`, произвольных параметров примитивных типов. Передаются в качестве переменной `parameters` в расчётную функцию. ``` { "inputs": [ { "name": "image", "data": "pipeline_data/input/image1.png", "datatype": "FILE", "content_type": "image/png", "shape": 0 } ], "output_vars": [ { "name": "report", "data": "pipeline_data/output/report/" } ] } ```