Empfehlungen erstellen - Amazon Personalize
Minimale Empfehlungsanfragen pro Sekunde und auto-scalingMetadaten in Empfehlungen aktivierenKonfiguration der beim Training verwendeten Spalten

Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

Empfehlungen erstellen

Nachdem Sie eine Domain-Datensatzgruppe erstellt und Daten importiert haben, können Sie Empfehlungen für Ihre Domain-Anwendungsfälle erstellen. Ein Empfehlungsgeber ist eine Ressource für Domain-Datensatzgruppen, die Empfehlungen generiert. Sie verwenden in Ihrer Anwendung einen Empfehlungsgeber, um während des GetRecommendations Vorgangs Empfehlungen in Echtzeit zu erhalten.

Wenn Sie einen Empfehlungsgeber erstellen, geben Sie einen Anwendungsfall an und Amazon Personalize trainiert die Modelle, die den Empfehlungsgeber unterstützen, mit den besten Konfigurationen für den Anwendungsfall. Für jeden Anwendungsfall gelten unterschiedliche API-Anforderungen für das Abrufen von Empfehlungen. Eine Liste der Anwendungsfälle für Empfehlungen nach Domänen finden Sie unterAuswahl eines Anwendungsfalls. Sie können maximal 15 Empfehlungen pro Region erstellen.

Amazon Personalize schult die Modelle, die Ihre Empfehlungen unterstützen, automatisch alle 7 Tage neu. Dabei handelt es sich um eine vollständige Umschulung, bei der völlig neue Modelle auf der Grundlage der gesamten Daten in Ihren Datensätzen erstellt werden. Mit den Anwendungsfällen „Top-Picks für Sie“ und „Empfohlen für Sie“ aktualisiert Amazon Personalize die vorhandenen Modelle alle zwei Stunden, um neue Artikel in die Empfehlungen mit Erkundung aufzunehmen.

Wenn Sie eine Empfehlung erstellen, können Sie Artikelmetadaten in Empfehlungen aktivieren. Weitere Informationen finden Sie unter Metadaten in Empfehlungen aktivieren.

Sie können Empfehlungen mit der Amazon Personalize-Konsole, AWS Command Line Interface (AWS CLI) oder AWS SDKs erstellen.

Status der Empfehlungsgeber

Ein Empfehlungsgeber kann sich in einem der folgenden Zustände befinden:

  • CREATE PENDING > CREATE IN_PROGRESS > ACTIVE -oder- CREATE FAILED

  • DELETE PENDING > DELETE IN_PROGRESS

Um den Empfehlungsstatus abzurufen, navigieren Sie zur Seite „Empfehler“ in der Amazon Personalize Personalize-Konsole oder verwenden Sie den Vorgang. DescribeRecommender

Themen

Minimale Empfehlungsanfragen pro Sekunde und auto-scaling

Wichtig

Ein Hoch minRecommendationRequestsPerSecond erhöht Ihre Rechnung. Wir empfehlen, mit 1 für zu beginnen minRecommendationRequestsPerSecond (Standard). Verfolgen Sie Ihre Nutzung anhand von CloudWatch Amazon-Metriken und erhöhen Sie minRecommendationRequestsPerSecond diese bei Bedarf.

Wenn Sie einen Empfehlungsgeber erstellen, können Sie die Mindestanzahl der Empfehlungsanfragen pro Sekunde für den Empfehlungsgeber konfigurieren. Die Mindestanzahl von Empfehlungsanfragen pro Sekunde (minRecommendationRequestsPerSecond) gibt den von Amazon Personalize bereitgestellten Basisdurchsatz für Empfehlungsanfragen an. Die Standardeinstellung ist minRecommendationRequestsPerSecond . 1 Eine Empfehlungsanfrage ist ein einziger GetRecommendations Vorgang. Der Anforderungsdurchsatz wird in Anfragen pro Sekunde gemessen und Amazon Personalize verwendet Ihre Anfragen pro Sekunde, um Ihre Anfragen pro Stunde und den Preis für Ihre empfohlene Nutzung abzuleiten.

Wenn Ihre Anfragen pro Sekunde darüber hinaus steigenminRecommendationRequestsPerSecond, skaliert Amazon Personalize die bereitgestellte Kapazität automatisch nach oben und unten, aber niemals darunter. minRecommendationRequestsPerSecond Bei der Erhöhung der Kapazität kommt es zu einer kurzen Zeitverzögerung, die zum Verlust von Anfragen führen kann.

Ihre Rechnung ist entweder die Mindestanzahl der Anfragen pro Stunde (basierend auf minRecommendationRequestsPerSecond) oder die tatsächliche Anzahl der Anfragen, je nachdem, welcher Betrag höher ist. Der tatsächlich verwendete Anforderungsdurchsatz wird als durchschnittliche Anzahl von Anfragen pro Sekunde innerhalb eines Zeitfensters von einer Stunde berechnet. Wir empfehlen, mit der Standardeinstellung zu beginnenminRecommendationRequestsPerSecond, Ihre Nutzung anhand von CloudWatch Amazon-Metriken zu verfolgen und diese dann bei minRecommendationRequestsPerSecond Bedarf zu erhöhen.

Metadaten in Empfehlungen aktivieren

Wichtig

Wenn Sie Metadaten in Empfehlungen aktivieren, entstehen Ihnen zusätzliche Kosten. Weitere Informationen finden Sie unter Amazon Personalize Personalize-Preise.

Wenn Sie eine Empfehlung erstellen, können Sie die Option aktivieren, Artikelmetadaten aus Ihrem Artikeldatensatz in die Empfehlungsergebnisse einzubeziehen. Wenn diese Option aktiviert ist, können Sie die Spalten aus Ihrem Artikeldatensatz in Ihrer Empfehlungsanfrage angeben. Amazon Personalize gibt diese Daten für jeden Artikel in der Empfehlungsantwort zurück.

Sie können Metadaten verwenden, um Empfehlungen in Ihrer Benutzeroberfläche zu erweitern, z. B. um Genres für Filme zu Karussells hinzuzufügen. Oder Sie können sie verwenden, um die Qualität der Empfehlungen visuell zu beurteilen. Wenn Sie generative KI in Ihrer App verwenden, können Sie die Metadaten in KI-Eingabeaufforderungen einfügen, um relevantere Inhalte zu generieren. Weitere Informationen zur Verwendung von Amazon Personalize mit generativer KI finden Sie unterAmazon Personalize und generative KI.

  • Um Metadaten mit der Amazon Personalize-Konsole zu aktivieren, wählen Sie bei der Erstellung der Empfehlung in den Empfehlungsergebnissen in der erweiterten Konfiguration die Option Artikelmetadaten zurücksenden. Weitere Informationen finden Sie unter Empfehlungen erstellen (Konsole).

  • Um Metadaten mit den AWS SDKs oder zu aktivieren AWS CLI, verwenden Sie die CreateRecommender API-Operation und setzen Sie aufrecommenderConfig. enableMetadataWithRecommendations true Weitere Informationen finden Sie unter Empfehlungen erstellen ()AWS CLI oder Empfehlungen (AWS SDKs) erstellen.

Um Metadaten zu Empfehlungen hinzuzufügen, benötigen Sie einen Artikeldatensatz mit einer Spalte mit Metadaten. Sie müssen die Metadaten nicht im Training verwenden. Hinweise zum Erstellen eines Datensatzes finden Sie unterEinen Datensatz und ein Schema erstellen. Informationen zur Verwaltung und Aktualisierung von Daten finden Sie unterVerwaltung der Trainingsdaten in Ihren Datensätzen.

Konfiguration der beim Training verwendeten Spalten

Wenn Sie einen Empfehlungsgeber erstellen, können Sie die Spalten ändern, die Amazon Personalize beim Training der Modelle berücksichtigt, die Ihren Empfehlungsgeber unterstützen.

Sie können dies tun, um mit verschiedenen Kombinationen von Trainingsdaten zu experimentieren. Oder Sie könnten Spalten ohne aussagekräftige Daten ausschließen. Möglicherweise haben Sie eine Spalte, die Sie nur zum Filtern von Empfehlungen verwenden möchten. Sie können diese Spalte von der Schulung ausschließen und Amazon Personalize berücksichtigt sie nur beim Filtern.

Sie können EVENT_TYPE-Spalten nicht ausschließen. Standardmäßig verwendet Amazon Personalize alle Spalten, die beim Training verwendet werden können. Die folgenden Daten sind immer vom Training ausgeschlossen:

  • Spalten mit dem booleschen Datentyp

  • Daten zu Eindrücken

  • Benutzerdefinierte Zeichenfolgenfelder, die nicht kategorisch oder textuell sind

Sie können keine Impressionsdaten in das Training einbeziehen, aber wenn Ihr Anwendungsfall oder Ihr Rezept sie verwendet, verwendet Amazon Personalize Impressionsdaten, um die Erkundung zu steuern, wenn Sie Empfehlungen erhalten.