インポートモードバルクレコードのインポート (コンソール)バルクレコードのインポート (AWS CLI)バルクレコードのインポート (AWS SDKs）

データセットのインポートジョブを使用したバルクレコードのインポート

入力データをフォーマットし (「データ形式ガイドライン」を参照)、Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) バケットにアップロードして (「Amazon S3 バケットへのアップロード」を参照)、データセットとスキーマの作成を完了したら、データセットのインポートジョブを作成することによってバルクレコードをインポートします。

データセットインポートジョブは、Amazon S3 バケットからのデータをデータセットに取り込む一括インポートツールです。データセットのインポートジョブは、Amazon Personalize コンソール、 (AWS CLI）、 AWS Command Line Interface またはを使用して作成できます AWS SDKs。

以前にデータセットのデータセットインポートジョブを作成したことがある場合は、新しいデータセットインポートジョブを使用して、既存のバルクデータを追加または置き換えることができます。詳細については、「既存のバルクレコードの更新」を参照してください。

インポートモード

データセットのインポートジョブを既に作成している場合は、Amazon Personalize が新しいレコードを追加する方法を設定できます。これを行うには、データセットのインポートジョブのインポートモードを指定します。一括レコードをインポートしていない場合、インポートモードフィールドはコンソールでは使用できず、 CreateDatasetImportJobAPIオペレーションFULLでのみ指定できます。デフォルトは完全な置き換えモードです。

データセット内のすべての既存のバルクデータを上書きするには、Amazon Personalize コンソールで既存のデータを置き換えるか、 CreateDatasetImportJobAPIオペレーションFULLでを指定します。これにより、リアルタイムで記録されたイベントを含め、個別にインポートしたデータが置き換えられることはありません。
データセット内の既存のデータにレコードを追加するには、既存のデータに追加するか、 CreateDatasetImportJob API オペレーションINCREMENTALでを指定します。Amazon Personalize は、同じ ID のレコードをすべて新しいレコードに置き換えます。

注記
データセットのインポートジョブでアイテムインタラクションデータセットまたはアクションインタラクションデータセットにデータを追加するには、少なくとも 1,000 件の新しいインタラクションレコードまたはアクションインタラクションレコードが必要です。

バルクレコードのインポート (コンソール)

重要

デフォルトでは、データセットのインポートジョブは、一括でインポートしたデータセット内の既存のデータを置き換えます。バルクデータを既にインポートしている場合は、ジョブのインポートモードを変更してデータを追加できます。

Amazon Personalize コンソールを使用してバルクレコードをデータセットにインポートするには、名前、IAMサービスロール、データの場所を使用してデータセットのインポートジョブを作成します。

データセットとスキーマの作成でデータセットを作成したばかりの場合は、ステップ 5 に進んでください。

バルクレコードをインポートするには (コンソール)

https://console.aws.amazon.com/personalize/自宅の Amazon Personalize コンソールを開き、アカウントにサインインします。
[データセットグループ] のページで、データセットグループを選択します。データセットグループの概要が表示されます。
ナビゲーションペインで、[データセット] を選択し、バルクデータのインポート先となるデータセットを選択します。
[データセットインポートジョブ] で [データセットインポートジョブの作成] を選択します。
これが最初のデータセットのインポートジョブである場合は、「データインポートソース」でS3 からデータをインポートする」を選択します。
[データセットのインポートジョブ名] で、インポートジョブの名前を指定します。
バルクデータを既にインポートしている場合は、インポートモード でデータセットを更新する方法を選択します。[既存のデータを置換] または [既存のデータに追加] を選択します。このオプションは、データセットの最初のジョブである場合は表示されません。詳細については、「既存のバルクレコードの更新」を参照してください。
「データインポートソース」の「データロケーション」で、データファイルが Amazon S3 に保存されている場所を指定します。次の構文を使用します。

s3:/amzn-s3-demo-bucket/<folder path>/<CSV filename>

CSV ファイルが Amazon S3 バケット内のフォルダにあり、1 つのデータセットのインポートジョブで複数のCSVファイルをデータセットにアップロードする場合は、フォルダへのパスを指定できます。Amazon Personalize はフォルダの最初のレベルにあるファイルのみを使用し、サブフォルダのデータは一切使用しません。フォルダ名の後に / を付けて次の構文を使用します。

s3:/amzn-s3-demo-bucket/<folder path>/
IAM ロール で、新しいロールを作成するか、既存のロールを使用するかを選択します。前提条件を満たしたら、[既存のサービスロールを使用する] を選択し、Amazon Personalize 向けの IAM ロールの作成で作成したロールを指定します。
メトリクス属性を作成し、このジョブに関連するメトリクスをAmazon S3 に公開する場合は、[イベントメトリクスを S3 に公開] で [このインポートジョブのメトリクスを公開] を選択します。

メトリクスがまだ作成されておらず、このジョブのメトリクスを公開したい場合は、[メトリクス属性の作成] を選択して別のタブに新しいメトリクスを作成します。メトリクス属性を作成したら、この画面に戻ってインポートジョブの作成を完了できます。

メトリクス属性の詳細については、「Amazon Personalize レコメンデーションの影響の測定」を参照してください。
[タグ] には、オプションで任意のタグを追加します。Amazon Personalize リソースのタグ付けについての詳細は、「Amazon Personalize リソースのタグ付け」を参照してください。
[Start import (インポートの開始)] を選択します。データインポートジョブが開始され、[Dashboard Overview (ダッシュボード概要)] ページが表示されます。ステータスがと表示されると、データセットのインポートは完了ですACTIVE。Amazon Personalize データセットにデータをインポートしたら、分析、Amazon S3 バケットへのエクスポート、更新、またはデータセットの削除による削除を行うことができます。詳細については、「データセット内のトレーニングデータの管理」を参照してください。

データをインポートしたら、ソリューションを作成する準備が整います。詳細については、「ソリューションとソリューションバージョンの作成」を参照してください。

バルクレコードのインポート (AWS CLI)

重要

を使用してバルクレコードをインポートするには AWS CLI、 CreateDatasetImportJob コマンドを使用してデータセットのインポートジョブを作成します。以前にデータセットのデータセットインポートジョブを作成したことがある場合は、インポートモードパラメーターを使用して新しいデータの追加方法を指定できます。既存のバルクデータの更新の詳細については、「既存のバルクレコードの更新」を参照してください。

バルクレコードをインポートする (AWS CLI)

次のコマンドを実行してデータセットのインポートジョブを作成します。データセットの Amazon リソースネーム (ARN) を指定し、トレーニングデータを保存した Amazon S3 バケットへのパスを指定します。パスには次の構文を使用します。

s3:/amzn-s3-demo-bucket/<folder path>/<CSV filename>

CSV ファイルが Amazon S3 バケット内のフォルダにあり、1 つのデータセットのインポートジョブで複数のCSVファイルをデータセットにアップロードする場合は、フォルダへのパスを指定できます。Amazon Personalize はフォルダの最初のレベルにあるファイルのみを使用し、サブフォルダのデータは一切使用しません。フォルダ名の後に / を付けて次の構文を使用します。

s3:/amzn-s3-demo-bucket/<folder path>/

で作成した AWS Identity and Access Management （IAM) ロールの Amazon リソースネーム (ARN) を指定しますAmazon Personalize 向けの IAM ロールの作成。import-mode のデフォルト値は FULL です。詳細については、「既存のバルクレコードの更新」を参照してください。オペレーションの詳細については、「CreateDatasetImportJob」を参照してください。
```
aws personalize create-dataset-import-job \
--job-name dataset import job name \
--dataset-arn dataset arn \
--data-source dataLocation=s3://amzn-s3-demo-bucket/filename \
--role-arn roleArn \
--import-mode FULL
```
次の例に示すように、データセットのインポートジョブARNが表示されます。
```
{
  "datasetImportJobArn": "arn:aws:personalize:us-west-2:acct-id:dataset-import-job/DatasetImportJobName"
}
```
describe-dataset-import-job コマンドを使用してステータスを確認します。前のステップで返ARNされたデータセットのインポートジョブを指定します。オペレーションの詳細については、「DescribeDatasetImportJob」を参照してください。
```
aws personalize describe-dataset-import-job \
--dataset-import-job-arn dataset import job arn
```
データセットのインポートジョブのプロパティとそのステータスが表示されます。最初は、は CREATE とstatus表示されますPENDING。
```
{
  "datasetImportJob": {
      "jobName": "Dataset Import job name",
      "datasetImportJobArn": "arn:aws:personalize:us-west-2:acct-id:dataset-import-job/DatasetImportJobArn",
      "datasetArn": "arn:aws:personalize:us-west-2:acct-id:dataset/DatasetGroupName/INTERACTIONS",
      "dataSource": {
          "dataLocation": "s3://amzn-s3-demo-bucket/ratings.csv"
      },
      "importMode": "FULL",
      "roleArn": "role-arn",
      "status": "CREATE PENDING",
      "creationDateTime": 1542392161.837,
      "lastUpdatedDateTime": 1542393013.377
  }
}
```
ステータスがと表示されると、データセットのインポートは完了ですACTIVE。Amazon Personalize データセットにデータをインポートしたら、分析、Amazon S3 バケットへのエクスポート、更新、またはデータセットの削除による削除を行うことができます。詳細については、「データセット内のトレーニングデータの管理」を参照してください。

データをデータセットグループの関連するデータセットにインポートしたら、ソリューションバージョンを作成します (トレーニング済みモデル)。詳細については、「ソリューションとソリューションバージョンの作成」を参照してください。

バルクレコードのインポート (AWS SDKs）

重要

データをインポートするには、CreateDatasetImportJob オペレーションを使用してデータセットのインポートジョブを作成します。次のコードは、データセットのインポートジョブを作成する方法を示しています。

ジョブ名を指定し、データセットの datasetArn Amazon リソースネーム (ARN) を設定し、 dataLocationをトレーニングデータを保存した Amazon S3 バケットへのパスに設定します。パスには次の構文を使用します。

s3:/amzn-s3-demo-bucket/<folder path>/<CSV filename>.csv

CSV ファイルが Amazon S3 バケット内のフォルダにあり、1 つのデータセットのインポートジョブで複数のCSVファイルをデータセットにアップロードする場合は、フォルダへのパスを指定できます。Amazon Personalize はフォルダの最初のレベルにあるファイルのみを使用し、サブフォルダのデータは一切使用しません。フォルダ名の後に / を付けて次の構文を使用します。

s3:/amzn-s3-demo-bucket/<folder path>/

にはroleArn、S3 バケットへのアクセス許可を Amazon Personalize に付与する AWS Identity and Access Management （IAM) ロールを指定します。「Amazon Personalize 向けの IAM ロールの作成」を参照してください。importMode のデフォルト値は FULL です。これにより、データセット内のすべてのバルクデータが置き換えられます。データを追加するには、に設定しますINCREMENTAL。既存のバルクデータの更新の詳細については、「既存のバルクレコードの更新」を参照してください。

SDK for Python (Boto3)


import boto3

personalize = boto3.client('personalize')

response = personalize.create_dataset_import_job(
    jobName = 'YourImportJob',
    datasetArn = 'dataset_arn',
    dataSource = {'dataLocation':'s3://amzn-s3-demo-bucket/filename.csv'},
    roleArn = 'role_arn',
    importMode = 'FULL'
)

dsij_arn = response['datasetImportJobArn']

print ('Dataset Import Job arn: ' + dsij_arn)

description = personalize.describe_dataset_import_job(
    datasetImportJobArn = dsij_arn)['datasetImportJob']

print('Name: ' + description['jobName'])
print('ARN: ' + description['datasetImportJobArn'])
print('Status: ' + description['status'])

SDK for Java 2.x


public static String createPersonalizeDatasetImportJob(PersonalizeClient personalizeClient,
                                                      String jobName,
                                                      String datasetArn,
                                                      String s3BucketPath,
                                                      String roleArn,
                                                      ImportMode importMode) {

  long waitInMilliseconds = 60 * 1000;
  String status;
  String datasetImportJobArn;
  
  try {
      DataSource importDataSource = DataSource.builder()
              .dataLocation(s3BucketPath)
              .build();
      
      CreateDatasetImportJobRequest createDatasetImportJobRequest = CreateDatasetImportJobRequest.builder()
              .datasetArn(datasetArn)
              .dataSource(importDataSource)
              .jobName(jobName)
              .roleArn(roleArn)
              .importMode(importMode)
              .build();
  
      datasetImportJobArn = personalizeClient.createDatasetImportJob(createDatasetImportJobRequest)
              .datasetImportJobArn();
      
      DescribeDatasetImportJobRequest describeDatasetImportJobRequest = DescribeDatasetImportJobRequest.builder()
              .datasetImportJobArn(datasetImportJobArn)
              .build();
  
      long maxTime = Instant.now().getEpochSecond() + 3 * 60 * 60;
  
      while (Instant.now().getEpochSecond() < maxTime) {
  
          DatasetImportJob datasetImportJob = personalizeClient
                  .describeDatasetImportJob(describeDatasetImportJobRequest)
                  .datasetImportJob();
  
          status = datasetImportJob.status();
          System.out.println("Dataset import job status: " + status);
  
          if (status.equals("ACTIVE") || status.equals("CREATE FAILED")) {
              break;
          }
          try {
              Thread.sleep(waitInMilliseconds);
          } catch (InterruptedException e) {
              System.out.println(e.getMessage());
          }
      }
      return datasetImportJobArn;
  
  } catch (PersonalizeException e) {
      System.out.println(e.awsErrorDetails().errorMessage());
  }
  return "";
}

SDK for JavaScript v3


// Get service clients and commands using ES6 syntax.
import { CreateDatasetImportJobCommand, PersonalizeClient } from
  "@aws-sdk/client-personalize";

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

// Set the dataset import job parameters.
export const datasetImportJobParam = {
  datasetArn: 'DATASET_ARN', /* required */
  dataSource: {  
    dataLocation: 's3://amzn-s3-demo-bucket/<folderName>/<CSVfilename>.csv'  /* required */
  },
  jobName: 'NAME',           /* required */
  roleArn: 'ROLE_ARN',       /* required */
  importMode: "FULL"         /* optional, default is FULL */
};

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

DescribeDatasetImportJob 操作のレスポンスには、操作のステータスが含まれます。

データを使用してモデルをトレーニングACTIVEするには、ステータスがに変わるまで待つ必要があります。

ステータスがと表示されると、データセットのインポートは完了ですACTIVE。Amazon Personalize データセットにデータをインポートしたら、分析、Amazon S3 バケットへのエクスポート、更新、またはデータセットの削除による削除を行うことができます。詳細については、「データセット内のトレーニングデータの管理」を参照してください。

データをデータセットグループの関連するデータセットにインポートしたら、ソリューションバージョンを作成します (トレーニング済みモデル)。詳細については、「ソリューションとソリューションバージョンの作成」を参照してください。

ブラウザで JavaScript が無効になっているか、使用できません。

AWS ドキュメントを使用するには、JavaScript を有効にする必要があります。手順については、使用するブラウザのヘルプページを参照してください。

ドキュメントの表記規則

データセットとスキーマの作成

個々のレコードのインポート