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sourceDocument: Référence de l’API Xanadu
sourceDocumentLink: https://servicenow-prod.fluidtopics.net/r/fr-FR/xanadu/api-reference

 Release :

    - xanadu

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    - fr-FR

ft:publication_title :

    - Référence de l’API Xanadu

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    - crapiref

bundleId :

    - crapiref

workflow :

    - Creator


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# EncoderStore - Global

# EncoderStore - Global {#ariaid-title1}

* Rversion finale: Xanadu
* 
* Mis à jour 1 août 2024
* 
* ![](https://www.servicenow.com/docs/portal-asset/ico-clock) 2 minutes de lecture

L'API EncoderStore fournit des méthodes pour stocker et récupérer les encodeurs.

Ce L'API nécessite le module d'extension Intelligence prédictive (com.glide.platform_ml) et est fournie dans l'espace de noms `sn_ml` .

## EncoderStore - add(Object mlEncoder) {#ariaid-title2}

Ajoute un nouvel encodeur objet de solution au magasin et renvoie un nom unique.
Remarque :  
Les valeurs d'étiquettes n'ont pas besoin d'être uniques. Par exemple, si vous exécutez cette méthode avec la même étiquette 10 fois, cette méthode ajoute 10 objets différents portant un nom unique au magasin.
{#EncoderStore-add_O__table_vwy_1fr_llb__entry__3}

| Nom | Type | Description |
|-|-|-|
| mlEncoder | [Codeur](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/IHQ3JXNgC2Yj8ezioJC7_A#EncoderAPI "L’API Encoder fournit un objet pouvant contenir des scripts et pouvant être utilisé dans les Intelligence prédictive magasins. Cet objet convertit les données d’entrée en vecteurs de nombres, en fonction d’objectifs et de configurations spécifiques à l’encodeur. Les encodeurs peuvent être utilisés indépendamment pour exécuter des codages ou peuvent être configurés dans le cadre de solutions pour coder des colonnes de texte.") | [Encoder()](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/IHQ3JXNgC2Yj8ezioJC7_A#Encoder-Encoder_O "Crée un encodeur.") Objet à ajouter au magasin. |
[Tableau 1. Paramètres]

{#EncoderStore-add_O__table_vwy_1fr_llb} {#EncoderStore-add_O__table_wwy_1fr_llb__entry__2}

| Type | Description |
|-|-|
| Chaîne | Nom de la solution générée par le système. |
[Tableau 2. Renvoie]

{#EncoderStore-add_O__table_wwy_1fr_llb}  
L'exemple suivant montre comment ajouter un encodeur au Store. Utiliser [l'encodeur : submitTrainingJob()](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/IHQ3JXNgC2Yj8ezioJC7_A#Encoder-submitTrainingJob "Soumet une tâche de formation.") pour exécuter la tâche de formation après l'avoir ajoutée au magasin.

    // 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(nom de chaîne) {#ariaid-title3}

Supprime un objet encodeur spécifié du magasin.
{#EncoderStore-deleteObject_S__table_rmj_lfr_llb__entry__3}

| Nom | Type | Description |
|-|-|-|
| nom | Chaîne | Nom de [l'Encoder()](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/IHQ3JXNgC2Yj8ezioJC7_A#Encoder-Encoder_O "Crée un encodeur.") Objet à supprimer. |
[Tableau 3. Paramètres]

{#EncoderStore-deleteObject_S__table_rmj_lfr_llb} {#EncoderStore-deleteObject_S__table_smj_lfr_llb__entry__2}

| Type | Description |
|-|-|
| Aucun |   |
[Tableau 4. Renvoie]

{#EncoderStore-deleteObject_S__table_smj_lfr_llb}  
L'exemple suivant montre comment supprimer un encodeur du magasin.

    sn_ml.EncoderStore.deleteObject("ml_sn_global_global_encoder");

## EncoderStore : get(nom de chaîne) {#ariaid-title4}

Obtient un objet d'encodeur à partir d'un magasin.
{#EncoderStore-get_S__table_zvw_v2r_llb__entry__3}

| Nom | Type | Description |
|-|-|-|
| nom | Chaîne | Nom d'un encodeur dans un magasin. |
[Tableau 5. Paramètres]

{#EncoderStore-get_S__table_zvw_v2r_llb} {#EncoderStore-get_S__table_aww_v2r_llb__entry__2}

| Type | Description |
|-|-|
| Objet | [Codeur](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/IHQ3JXNgC2Yj8ezioJC7_A#EncoderAPI "L’API Encoder fournit un objet pouvant contenir des scripts et pouvant être utilisé dans les Intelligence prédictive magasins. Cet objet convertit les données d’entrée en vecteurs de nombres, en fonction d’objectifs et de configurations spécifiques à l’encodeur. Les encodeurs peuvent être utilisés indépendamment pour exécuter des codages ou peuvent être configurés dans le cadre de solutions pour coder des colonnes de texte.") objet. Renvoie une erreur si l'objet n'existe pas. |
[Tableau 6. Renvoie]

{#EncoderStore-get_S__table_aww_v2r_llb}  
L'exemple suivant montre comment obtenir un objet d'encodage à partir du magasin à l'aide de la méthode get() et afficher son état d'entraînement à l'aide des [Encodeur : getActiveVersion()](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/IHQ3JXNgC2Yj8ezioJC7_A#Encoder-getActiveVersion "Obtient l’actif Objet EncoderVersion.") méthodes [et EncoderVersion - getStatus().](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/EWj4Lw1DAElvLe6Npi1zXA#EncoderV-getStatus_B "Obtient l’état d’achèvement de la formation.")

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

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

Sortie :

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

## EncoderStore - getAllNames(Options de l'objet) {#ariaid-title5}

Obtient les noms de tous les enregistrements de définition d'encodeur dans le magasin.
{#EncoderStore-getAllNames__id_bfn_kwh_wnb__entry__3}

| Nom | Type | Description |
|-|-|-|
| options | Objet | Options permettant de restreindre les résultats dans les propriétés spécifiées. { "label": "String", "domainName": "String", "scope": "String" }; |
| options.étiquette | Chaîne | Facultatif. Étiquette de votre objet de solution. |
| options.domainName | Chaîne | Facultatif. Nom du domaine pour votre objet de solution. Consultez [Séparation de domaine et Intelligence prédictive](https://www.servicenow.com/docs/access?context=domain-separation-predictive-intelligence&version=xanadu&pubname=xanadu-intelligent-experiences&ft:locale=en-US). |
| options.champ d'application | Chaîne | Facultatif. Nom d'un [périmètre d'application](https://www.servicenow.com/docs/access?context=c_ApplicationScope&version=xanadu&pubname=xanadu-application-development&ft:locale=en-US) pour votre objet de solution. |
[Tableau 7. Paramètres]

{#EncoderStore-getAllNames__id_bfn_kwh_wnb} {#EncoderStore-getAllNames__table_aww_v2r_llb__entry__2}

| Type | Description |
|-|-|
| Tableau | Liste des chaînes représentant les noms d'objets de codeur dans le magasin. |
[Tableau 8. Renvoie]

{#EncoderStore-getAllNames__table_aww_v2r_llb}  
Dans l'exemple suivant, la méthode getAllNames() renvoie une liste de tous les noms du magasin.

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

Sortie :

    [
      "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"
    ]

Dans l'exemple suivant, la méthode getAllNames() renvoie uniquement les noms associés aux valeurs définies dans le options paramètre.

    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));

Sortie :

    [
      "ml_x_snc_global_global_my_encoder_definition"
    ]

## EncoderStore - update(String name, Object mlEncoder) {#ariaid-title6}

Met à jour un objet codeur dans un magasin.
{#EncoderStore-update_S_O__table_v5p_wxr_llb__entry__3}

| Nom | Type | Description |
|-|-|-|
| nom | Chaîne | Nom de l'encodeur à mettre à jour. |
| mlEncoder | [Codeur](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/IHQ3JXNgC2Yj8ezioJC7_A#EncoderAPI "L’API Encoder fournit un objet pouvant contenir des scripts et pouvant être utilisé dans les Intelligence prédictive magasins. Cet objet convertit les données d’entrée en vecteurs de nombres, en fonction d’objectifs et de configurations spécifiques à l’encodeur. Les encodeurs peuvent être utilisés indépendamment pour exécuter des codages ou peuvent être configurés dans le cadre de solutions pour coder des colonnes de texte.") | [Encoder()](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/IHQ3JXNgC2Yj8ezioJC7_A#Encoder-Encoder_O "Crée un encodeur.") Propriétés de l'objet à mettre à jour. |
[Tableau 9. Paramètres]

{#EncoderStore-update_S_O__table_v5p_wxr_llb} {#EncoderStore-update_S_O__table_w5p_wxr_llb__entry__2}

| Type | Description |
|-|-|
| Aucun |   |
[Tableau 10. Renvoie]

{#EncoderStore-update_S_O__table_w5p_wxr_llb}  
L'exemple suivant montre comment mettre à jour un objet codeur dans le magasin.

    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);