Automatisches Training konfigurieren

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Wichtig

Standardmäßig verwenden alle neuen Lösungen automatisches Training. Bei der automatischen Schulung fallen für Sie Schulungskosten an, solange Ihre Lösung aktiv ist. Um unnötige Kosten zu vermeiden, können Sie die Lösung aktualisieren, wenn Sie fertig sind, sodass das automatische Training deaktiviert wird. Informationen zu den Schulungskosten finden Sie unter Amazon Personalize Personalize-Preise.

Wenn Sie eine Lösung erstellen, können Sie konfigurieren, ob die Lösung automatisches Training verwendet. Sie können auch die Trainingsfrequenz konfigurieren. Sie können die Lösung beispielsweise so konfigurieren, dass alle fünf Tage eine neue Lösungsversion erstellt wird.

Standardmäßig verwenden alle neuen Lösungen automatische Schulungen, um alle 7 Tage eine neue Lösungsversion zu erstellen. Automatisches Training findet nur statt, wenn Sie seit dem letzten Training Massen- oder Echtzeit-Interaktionsdaten importiert haben. Dazu gehören Artikelinteraktionen oder, bei Lösungen, die das Next-Best-Action Rezept verwenden, Aktionsinteraktionsdaten. Das automatische Training wird fortgesetzt, bis Sie die Lösung löschen.

Wir empfehlen, das automatische Training zu verwenden. Dies erleichtert die Wartung Ihrer Lösung. Dadurch entfällt die manuelle Schulung, die erforderlich ist, damit die Lösung aus Ihren neuesten Daten lernen kann. Ohne automatisches Training müssen Sie manuell neue Lösungsversionen erstellen, damit die Lösung aus Ihren neuesten Daten lernen kann. Dies kann zu veralteten Empfehlungen und einer niedrigeren Konversionsrate führen. Weitere Informationen zur Pflege der Amazon Personalize Personalize-Empfehlungen finden Sie unterBeibehaltung der Relevanz von Empfehlungen.

Sie können automatisches Training mit der Amazon Personalize Personalize-Konsole, AWS Command Line Interface (AWS CLI) oder AWS SDKs konfigurieren. Schritte zur Konfiguration von automatischem Training mit der Konsole finden Sie unterEine Lösung erstellen (Konsole).

Nachdem Sie die Lösung erstellt haben, notieren Sie den Lösungs-ARN für die future Verwendung. Bei der automatischen Schulung beginnt die Erstellung der Lösungsversion innerhalb einer Stunde, nachdem die Lösung AKTIV ist. Wenn Sie innerhalb einer Stunde manuell eine Lösungsversion erstellen, überspringt die Lösung die erste automatische Schulung. Nach Beginn der Schulung können Sie den Amazon-Ressourcennamen (ARN) der Lösungsversion mit dem ListSolutionVersionsAPI-Vorgang abrufen. Verwenden Sie den DescribeSolutionVersionAPI-Vorgang, um den Status zu ermitteln.

Richtlinien und Anforderungen

Im Folgenden finden Sie Richtlinien und Anforderungen für automatisches Training:

• Automatisches Training findet nur statt, wenn Sie seit dem letzten Training Massen- oder Echtzeit-Interaktionsdaten importiert haben. Dazu gehören Artikelinteraktionen oder, bei Lösungen, die das Next-Best-Action Rezept verwenden, Aktionsinteraktionsdaten.

• Bei jedem Training werden alle Daten in Ihrer Datensatzgruppe berücksichtigt, die Sie in das Training einbeziehen. Hinweise zur Konfiguration der im Training verwendeten Spalten finden Sie unterKonfiguration der beim Training verwendeten Spalten.

• Sie können Lösungsversionen weiterhin manuell erstellen.

• Das automatische Training beginnt innerhalb einer Stunde, nachdem Ihre Lösung aktiv ist. Wenn Sie innerhalb einer Stunde manuell eine Lösungsversion erstellen, überspringt die Lösung das erste automatische Training.

• Die Schulungsplanung basiert auf dem Startdatum der Schulung. Wenn Ihre erste Lösungsversion beispielsweise um 19:00 Uhr mit dem Training beginnt und Sie wöchentliche Schulungen verwenden, beginnt die nächste Lösungsversion eine Woche später um 19:00 Uhr mit dem Training.

• Für alle Rezepte empfehlen wir mindestens eine wöchentliche Trainingsfrequenz. Du kannst eine Trainingsfrequenz zwischen 1 und 30 Tagen angeben. Die Standardeinstellung ist alle 7 Tage.

  • Wenn Sie User-Personalization-v 2, Benutzerpersonalisierung oder verwenden, wird die Lösung automatisch aktualisiert Next-Best-Action, um neue Elemente oder Aktionen als Empfehlungen zu berücksichtigen. Automatische Updates sind nicht dasselbe wie automatisches Training. Durch ein automatisches Update wird keine völlig neue Lösungsversion erstellt, und das Modell lernt nicht aus Ihren neuesten Daten. Um Ihre Lösung beizubehalten, sollten Sie trotzdem mindestens wöchentlich trainieren. Weitere Informationen zu automatischen Updates, einschließlich zusätzlicher Richtlinien und Anforderungen, finden Sie unterAutomatische Updates.

  • Wenn Sie Trending-Now verwenden, identifiziert Amazon Personalize über einen konfigurierbaren Zeitraum automatisch die wichtigsten Trendelemente in Ihren Interaktionsdaten. Trending-Now kann anhand von Bulk- oder Streaming-Interaktionsdaten Artikel empfehlen, die seit dem letzten Training hinzugefügt wurden. Deine Trainingsfrequenz sollte immer noch mindestens wöchentlich sein. Weitere Informationen finden Sie unter Trending-Now-Rezept.

  • Wenn Sie kein Rezept mit automatischen Updates oder das Trending-Now-Rezept verwenden, berücksichtigt Amazon Personalize neue Artikel erst nach der nächsten Schulung als Empfehlungen. Wenn Sie beispielsweise das Rezept „Ähnliche Artikel“ verwenden und täglich neue Artikel hinzufügen, müssten Sie eine tägliche automatische Trainingsfrequenz verwenden, damit diese Artikel noch am selben Tag in den Empfehlungen erscheinen.

Automatisches Training konfigurieren ()AWS CLI

Der folgende Code zeigt Ihnen, wie Sie eine Lösung erstellen, die automatisch alle fünf Tage eine Lösungsversion erstellt. Um das automatische Training auszuschalten, stellen Sie perform-auto-training auf einfalse.

Um die Trainingsfrequenz zu ändern, können Sie den schedulingExpression im ändernautoTrainingConfig. Der Ausdruck muss im rate(value unit) Format vorliegen. Geben Sie für den Wert eine Zahl zwischen 1 und 30 an. Geben Sie für die Einheit day oder andays.

Eine vollständige Erläuterung des create-solution Befehls finden Sie unterEine Lösung erstellen ()AWS CLI.

aws personalize create-solution \
--name solution name \
--dataset-group-arn dataset group ARN \
--recipe-arn recipe ARN \
--perform-auto-training \
--solution-config "{\"autoTrainingConfig\": {\"schedulingExpression\": \"rate(5 days)\"}}"

Automatisches Training konfigurieren (SDKs)

Der folgende Code zeigt Ihnen, wie Sie eine Lösung mit automatischem Training mit dem erstellen AWS SDKs. Die Lösung erstellt automatisch alle fünf Tage eine Lösungsversion. Um das automatische Training auszuschalten, stellen Sie performAutoTraining auf einfalse.

Um die Trainingsfrequenz zu ändern, können Sie den schedulingExpression im ändernautoTrainingConfig. Der Ausdruck muss im rate(value unit) Format vorliegen. Geben Sie für den Wert eine Zahl zwischen 1 und 30 an. Geben Sie für die Einheit day oder andays.

Eine vollständige Erläuterung der CreateSolution API-Operation finden Sie unterEine Lösung erstellen ()AWS SDKs.

SDK for Python (Boto3)

import boto3

personalize = boto3.client('personalize')

create_solution_response = personalize.create_solution(
  name = 'solution name',
  recipeArn = 'recipe ARN',
  datasetGroupArn = 'dataset group ARN',
  performAutoTraining = True,
  solutionConfig = {
    "autoTrainingConfig": {
      "schedulingExpression": "rate(5 days)"
    }
  }
)
solution_arn = create_solution_response['solutionArn']
print('solution_arn: ', solution_arn)

SDK for JavaScript v3

import {
  CreateSolutionCommand,
  PersonalizeClient,
} from "@aws-sdk/client-personalize";

// create client
const personalizeClient = new PersonalizeClient({ region: "REGION" });

// set the solution parameters
export const solutionParam = {
  datasetGroupArn: "DATASET_GROUP_ARN" /* required */,
  recipeArn: "RECIPE_ARN" /* required */,
  name: "SOLUTION_NAME" /* required */,
  performAutoTraining: true /* optional, default is true */,
  solutionConfig: {
    autoTrainingConfig: {
      schedulingExpression:
        "rate(5 days)" /* optional, default is every 7 days */,
    },
  },
};

export const run = async () => {
  try {
    const response = await personalizeClient.send(
      new CreateSolutionCommand(solutionParam)
    );
    console.log("Success", response);
    return response; // For unit tests.
  } catch (err) {
    console.log("Error", err);
  }
};
run();

Sie können den folgenden Python-Code verwenden, um auf den Start des automatischen Trainings zu warten. Die wait_for_training_to_start Methode gibt den ARN der ersten Lösungsversion zurück.

import time
import boto3

def wait_for_training_to_start(new_solution_arn):
    max_time = time.time() + 3 * 60 * 60    # 3 hours
    while time.time() < max_time:
        list_solution_versions_response = personalize.list_solution_versions(
            solutionArn=new_solution_arn
        )
        solution_versions = list_solution_versions_response.get('solutionVersions', [])
        if solution_versions:
            new_solution_version_arn = solution_versions[0]['solutionVersionArn']
            print(f"Solution version ARN: {new_solution_version_arn}")
            return new_solution_version_arn
        else:
            print(f"Training hasn't started yet. Training will start within the next hour.")
            time.sleep(60)


personalize = boto3.client('personalize')

solution_arn = "solution_arn"
solution_version_arn = wait_for_training_to_start(solution_arn)