Creación de una campaña. - Amazon Personalize

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Creación de una campaña.

Para obtener recomendaciones en tiempo real, una vez que haya completadoPreparación e importación de datos de yCreación de una solución esté listo para implementar la versión de la solución para generar recomendaciones. Para implementar una versión de la solución, crea una campaña de Amazon Personalize. Si recibe recomendaciones de lotes, no es necesario crear una campaña. Para obtener más información, consulteObtener recomendaciones por lotes y segmentos de usuarios.

Una campaña es una versión de la solución implementada (modelo entrenado) con una capacidad de transacción dedicada aprovisionada para crear recomendaciones en tiempo real para los usuarios de la aplicación. Después de crear una campaña, utiliza las operaciones de laGetPersonalizedRanking APIGetRecommendations o para obtener recomendaciones.

Creas una campaña con la consola,AWS Command Line Interface (AWS CLI) o losAWS SDK de Amazon Personalize.

importante

Si vuelves a capacitar manualmente la versión de la solución o quieres cambiar la configuración de la campaña, debes actualizar la campaña. Para obtener más información, consulteActualización de una campaña.

Transacciones provisionadas mínimas por segundo y auto-scaling

Cuando creas una campaña de Amazon Personalize, especificas una capacidad de transacción dedicada para crear recomendaciones en tiempo real para los usuarios de tu aplicación. Una transacción es una transacción simpleGetRecommendations o unaGetPersonalizedRanking llamada. Las transacciones por segundo (TPS) son el rendimiento y la unidad de facturación de Amazon Personalize. El TPS mínimo aprovisionado (minProvisionedTPS) especifica el rendimiento de referencia aprovisionado por Amazon Personalize y, por lo tanto, el cargo mínimo de facturación.

Si su TPS aumenta más de lo previstominProvisionedTPS, Amazon Personalize aumenta y reduce automáticamente la capacidad aprovisionada, pero nunca por debajominProvisionedTPS. Se produce un breve retraso mientras se aumenta la capacidad, lo que podría provocar la pérdida de transacciones.

El TPS real utilizado se calcula como el promedio de solicitudes por segundo dentro de un período de 5 minutos. Usted paga el máximo del TPS mínimo aprovisionado o del TPS real. Te recomendamos empezar con un nivel bajominProvisionedTPS, realizar un seguimiento del uso con CloudWatch las métricas de Amazon y, a continuación, aumentarlominProvisionedTPS según sea necesario.

Creación de una campaña (consola)

Cuando el estado de la versión de la solución esté activo, estará listo para implementarla con una campaña de Amazon Personalize.

Para crear una campaña (consola)
  1. Abre la consola de Amazon Personalize en https://console.aws.amazon.com/personalize/home e inicia sesión en tu cuenta.

  2. Elija el grupo de conjuntos de datos con la versión de la solución que desea implementar.

  3. En el panel de navegación, seleccione Campaigns (Campañas).

  4. En la página Campañas, selecciona Crear campaña.

  5. En la página Crear nueva campaña, para obtener más información sobre la campaña, proporciona la siguiente información:

    • Nombre de la campaña: introduce el nombre de la campaña. El texto que introduzcas aquí aparecerá en el panel de control de la campaña y en la página de detalles.

    • Solución: elija la solución que acaba de crear.

    • ID de la versión de la solución: elija el ID de la versión de la solución que acaba de crear.

    • Transacciones provisionadas mínimas por segundo: establece las transacciones provisionadas mínimas por segundo que admite Amazon Personalize. Para obtener más información, consulte Transacciones provisionadas mínimas por segundo y auto-scaling.

  6. Si has utilizado la receta de personalización del usuario, en la configuración de la campaña, si lo deseas, introduce valores para el límite de peso de exploración y la antigüedad de los objetos de exploración. Para obtener más información, consultePersonalización del usuario.

  7. En el caso de las etiquetas, añada, si lo desea, cualquier etiqueta. Para obtener más información acerca del etiquetado de recursos de Amazon Personalize, consulteEtiquetado de recursos de Amazon Personalize.

  8. Elija Create a campaign (Crear una campaña).

  9. En la página de detalles de la campaña, cuando el estado de la campaña es Activo, puedes usarla para obtener recomendaciones y registrar impresiones. Para obtener más información, consulte Obtener recomendaciones (grupo de conjuntos de datos personalizados).

    La campaña estará lista cuando su estado esté ACTIVO. Si vuelves a capacitar la versión de la solución o quieres cambiar la configuración de la campaña, debes actualizar la campaña. Para obtener más información, consulteActualización de una campaña.

Creación de una campaña (AWS CLI)

Cuando el estado de versión de la solución sea de Active, ya puede implementarla con una campaña de Amazon Personalize. Utilice el siguientecreate-campaignAWS CLI comando para crear una campaña que implemente una versión de la solución entrenada con la receta de personalización del usuario. Asigne un nombre a la campaña y especifique la versión de la ARN (nombre de recurso de Amazon). Si lo desea, cambie elminProvisionedTPS si su caso de uso requiere una mayor capacidad aprovisionada. El valor mínimo es 1.

Loscampaign-config parámetros son específicos de la receta que utilizó para entrenar la versión de la solución (para obtener más información sobre las recetas, consultePaso 1: Los siguientes pasos son para elegir una receta). En el ejemplo se utilizan los siguientesitemExplorationConfig campos específicos de la receta de personalización del usuario con sus valores predeterminados:explorationWeight yexplorationItemAgeCutOff. Si omite elcampaign-config parámetro, se aplicarán los valores predeterminados. Para obtener más información sobre lositemExplorationConfig campos, consulte laPropiedades e hiperparámetrosPersonalización del usuario receta.

aws personalize create-campaign \ --name campaign name \ --solution-version-arn solution version arn \ --min-provisioned-tps 1 \ --campaign-config "{\"itemExplorationConfig\":{\"explorationWeight\":\"0.3\",\"explorationItemAgeCutOff\":\"30\"}}"

La campaña estará lista cuando su estado esté ACTIVO. Para obtener el estado actual de la campaña, llame a DescribeCampaign y compruebe que el valor de la propiedad status es ACTIVE.

Si vuelves a capacitar la versión de la solución o quieres cambiar la configuración de la campaña, debes actualizar la campaña. Para obtener más información, consulteActualización de una campaña.

Amazon Personalize ofrece operaciones para administrar campañas, por ejemplo,ListCampaigns para enumerar las campañas que ha creado. Puede eliminar una campaña llamando a DeleteCampaign. Si elimina una campaña, las versiones de solución que forman parte de la campaña no se eliminan.

Una vez que haya creado su campaña, utilícela para realizar recomendaciones. Para obtener más información, consulte Obtener recomendaciones (grupo de conjuntos de datos personalizados).

Creación de una campaña (AWSSDK)

Cuando el estado de la versión de la solución esté activo, estará listo para implementarla con una campaña de Amazon Personalize. Utilice el siguiente código para crear una campaña. Asigne un nombre a la campaña, especifique el nombre de recurso de Amazon (ARN) de la versión de la solución que se va a implementar y, si lo desea, especifiqueTPS mínimo es de la que admitirá la campaña (el valor predeterminado para este parámetro es 1). Si usa laPersonalización del usuario receta, puede configurar la exploración de elementos con losexplorationItemAgeCutOff parámetrositemExplorationWeight y.

SDK for Python (Boto3)

En este ejemplo, losexplorationItemAgeCutOff parámetrositemExplorationWeight y son específicos de laPersonalización del usuario receta. El valor predeterminado itemExplorationWeight es 0.3 y el predeterminado explorationItemAgeCutOff es 30. Si omite los parámetros de configuración de la campaña, se aplicarán los valores predeterminados.

import boto3 personalize = boto3.client('personalize') response = personalize.create_campaign( name = 'campaign name', solutionVersionArn = 'solution version arn', minProvisionedTPS = 1, campaignConfig = {"itemExplorationConfig": {"explorationWeight": "0.3", "explorationItemAgeCutOff": "30"}} ) arn = response['campaignArn'] description = personalize.describe_campaign(campaignArn = arn)['campaign'] print('Name: ' + description['name']) print('ARN: ' + description['campaignArn']) print('Status: ' + description['status'])
SDK for Java 2.x

En este ejemplo, losexplorationItemAgeCutOff parámetrositemExplorationWeight y son específicos de laPersonalización del usuario receta. El valor predeterminado itemExplorationWeight es 0.3 y el predeterminado explorationItemAgeCutOff es 30. Si omite los parámetros de configuración de la campaña, se aplicarán los valores predeterminados.

public static void createCampaign(PersonalizeClient personalizeClient, String campaignName, String solutionVersionArn, Integer minProvisionedTPS, String itemExplorationWeight, String explorationItemAgeCutOff) { //Optional code to instantiate a HashMap and add the explorationWeight and explorationItemAgeCutOff values. //Remove if you aren't using User-Personaliztion. Map<String,String> itemExploration = new HashMap<String,String>(); itemExploration.put("explorationWeight", itemExplorationWeight); itemExploration.put("explorationItemAgeCutOff", explorationItemAgeCutOff); try { // Build a User-Personalization recipe specific campaignConfig object with the itemExploration map. // CampaignConfig construction will vary by recipe. CampaignConfig campaignConfig = CampaignConfig.builder() .itemExplorationConfig(itemExploration) .build(); // build the createCampaignRequest CreateCampaignRequest createCampaignRequest = CreateCampaignRequest.builder() .name(campaignName) .solutionVersionArn(solutionVersionArn) .minProvisionedTPS(minProvisionedTPS) .campaignConfig(campaignConfig) // .build(); // create the campaign CreateCampaignResponse campaignResponse = personalizeClient.createCampaign(createCampaignRequest); String campaignArn = campaignResponse.campaignArn(); DescribeCampaignRequest campaignRequest = DescribeCampaignRequest.builder() .campaignArn(campaignArn) .build(); DescribeCampaignResponse campaignResponse = personalizeClient.describeCampaign(campaignRequest); Campaign newCampaign = campaignResponse.campaign(); System.out.println("The Campaign status is " + newCampaign.status()); } catch (PersonalizeException e) { System.err.println(e.awsErrorDetails().errorMessage()); System.exit(1); } }
SDK for JavaScript v3
// Get service clients module and commands using ES6 syntax. import { CreateCampaignCommand } from "@aws-sdk/client-personalize"; import { personalizeClient } from "./libs/personalizeClients.js"; // Or, create the client here. // const personalizeClient = new PersonalizeClient({ region: "REGION"}); // Set the campaign's parameters. export const createCampaignParam = { solutionVersionArn: 'SOLUTION_VERSION_ARN', /* required */ name: 'NAME', /* required */ minProvisionedTPS: 1 /* optional integer */ } export const run = async () => { try { const response = await personalizeClient.send(new CreateCampaignCommand(createCampaignParam)); console.log("Success", response); return response; // For unit tests. } catch (err) { console.log("Error", err); } }; run();

La campaña estará lista cuando su estado esté ACTIVO. Para obtener el estado actual de la campaña, llame a DescribeCampaign y compruebe que el valor de la propiedad status es ACTIVE.

Si vuelves a capacitar manualmente la versión de la solución o quieres cambiar la configuración de la campaña, debes actualizar la campaña. Para obtener más información, consulteActualización de una campaña.

Amazon Personalize ofrece operaciones para administrar campañas, por ejemplo,ListCampaigns para enumerar las campañas que ha creado. Puede eliminar una campaña llamando a DeleteCampaign. Si elimina una campaña, las versiones de solución que forman parte de la campaña no se eliminan.

Una vez que haya creado su campaña, utilícela para realizar recomendaciones. Para obtener más información, consulte Obtener recomendaciones (grupo de conjuntos de datos personalizados).