CreateSolution

중요

솔루션을 만든 후에는 구성을 변경할 수 없습니다. 기본적으로 모든 새 솔루션은 자동 교육을 사용합니다. 자동 교육을 사용하면 솔루션이 활성화되는 동안 교육 비용이 발생합니다. 솔루션에 대한 자동 교육을 중단할 수는 없습니다. 불필요한 비용이 발생하지 않도록 하려면 완료 후 솔루션을 삭제해야 합니다. 교육 비용에 대한 자세한 내용은 Amazon Personalize 요금을 참조하십시오.

모델 교육을 위한 구성을 생성합니다 (솔루션 버전 생성). 이 구성에는 모델 학습에 사용할 레시피와 선택적 학습 구성 (예: 학습 및 기능 변환 매개변수에 사용할 열) 이 포함됩니다. 솔루션 구성에 대한 자세한 내용은 솔루션 만들기 및 구성을 참조하십시오.

기본적으로 새 솔루션은 자동 교육을 사용하여 7일마다 솔루션 버전을 생성합니다. 훈련 빈도를 변경할 수 있습니다. 솔루션이 활성 상태인 지 한 시간 후에 자동 솔루션 버전 생성이 시작됩니다. 한 시간 내에 솔루션 버전을 수동으로 만들면 솔루션은 첫 번째 자동 교육을 건너뛰게 됩니다. 자세한 내용은 자동 교육 구성을 참조하십시오.

자동 학습을 performAutoTraining 끄려면 false로 설정하십시오. 자동 학습을 끄는 경우 CreateSolutionVersion작업을 호출하여 솔루션 버전을 수동으로 생성해야 합니다.

교육이 시작되면 ListSolutionVersionsAPI 작업을 통해 솔루션 버전의 Amazon 리소스 이름 (ARN) 을 가져올 수 있습니다. 상태를 확인하려면 를 사용하십시오. DescribeSolutionVersion

훈련이 완료되면 를 GetSolutionMetrics호출하여 모델 정확도를 평가할 수 있습니다. 솔루션 버전에 만족하면 를 사용하여 CreateCampaign배포합니다. 캠페인은 GetRecommendationsAPI를 통해 클라이언트에게 권장 사항을 제공합니다.

참고

Personalize는 현재 솔루션 하이퍼파라미터에 대해 hpoObjective구성을 지원하지 않습니다.

상태

솔루션은 다음 상태 중 하나일 수 있습니다.

CREATE PENDING > CREATE IN_PROGRESS > ACTIVE 또는 CREATE FAILED
DELETE PENDING > DELETE IN_PROGRESS

솔루션 상태를 확인하려면 전화하십시오 DescribeSolution. 수동 교육을 사용하는 경우 전화를 걸기 전에 상태가 ACTIVE여야 CreateSolutionVersion 합니다.

구문 요청


{
   "datasetGroupArn": "string",
   "eventType": "string",
   "name": "string",
   "performAutoML": boolean,
   "performAutoTraining": boolean,
   "performHPO": boolean,
   "recipeArn": "string",
   "solutionConfig": { 
      "algorithmHyperParameters": { 
         "string" : "string" 
      },
      "autoMLConfig": { 
         "metricName": "string",
         "recipeList": [ "string" ]
      },
      "autoTrainingConfig": { 
         "schedulingExpression": "string"
      },
      "eventValueThreshold": "string",
      "featureTransformationParameters": { 
         "string" : "string" 
      },
      "hpoConfig": { 
         "algorithmHyperParameterRanges": { 
            "categoricalHyperParameterRanges": [ 
               { 
                  "name": "string",
                  "values": [ "string" ]
               }
            ],
            "continuousHyperParameterRanges": [ 
               { 
                  "maxValue": number,
                  "minValue": number,
                  "name": "string"
               }
            ],
            "integerHyperParameterRanges": [ 
               { 
                  "maxValue": number,
                  "minValue": number,
                  "name": "string"
               }
            ]
         },
         "hpoObjective": { 
            "metricName": "string",
            "metricRegex": "string",
            "type": "string"
         },
         "hpoResourceConfig": { 
            "maxNumberOfTrainingJobs": "string",
            "maxParallelTrainingJobs": "string"
         }
      },
      "optimizationObjective": { 
         "itemAttribute": "string",
         "objectiveSensitivity": "string"
      },
      "trainingDataConfig": { 
         "excludedDatasetColumns": { 
            "string" : [ "string" ]
         }
      }
   },
   "tags": [ 
      { 
         "tagKey": "string",
         "tagValue": "string"
      }
   ]
}

요청 파라미터

요청은 JSON 형식으로 다음 데이터를 받습니다.

datasetGroupArn

학습 데이터를 제공하는 데이터세트 그룹의 리소스 이름(ARN)입니다.

타입: 문자열

길이 제약: 최대 길이 256.

패턴: arn:([a-z\d-]+):personalize:.*:.*:.+

필수 사항 여부: Yes

eventType

여러 이벤트 유형(EVENT_TYPE 스키마 필드 사용)이 있는 경우 이 파라미터는 모델 학습에 사용되는 이벤트 유형(예: ‘click’ 또는 ‘like’)입니다.

eventType이 제공되지 않으면 Personalize는 유형에 관계없이 동일한 가중치로 모든 상호작용을 학습에 사용합니다.

타입: 문자열

길이 제약: 최대 길이 256.

필수 여부: 아니요

name

솔루션의 이름.

유형: 문자열

길이 제약: 최소 길이 1. 최대 길이 63.

패턴: ^[a-zA-Z0-9][a-zA-Z0-9\-_]*

필수 사항 여부: Yes

performAutoML

중요

자동화된 기계 학습은 활성화하지 않는 것이 좋습니다. 대신 사용 사례를 사용 가능한 Personalize 레시피에 맞춥니다. 자세한 내용은 레시피 선택을 참조하세요.

자동 기계 학습(AutoML) 수행 여부. 기본값은 false입니다. 이 경우에는 recipeArn를 지정해야 합니다.

true로 설정하면 Personalize는 학습 데이터를 분석하고 최적의 USER_PERSONALIZATION 레시피와 하이퍼파라미터를 선택합니다. 이 경우에는 recipeArn을 생략해야 합니다. Personalize는 하이퍼파라미터에 대해 서로 다른 값으로 테스트를 실행하여 최적의 레시피를 결정합니다. AutoML을 사용할 경우 특정 레시피를 선택하는 것에 비해 학습 과정이 더 길어집니다.

타입: 부울

필수 항목 여부: 아니요

performAutoTraining

솔루션이 자동 학습을 사용하여 새 솔루션 버전 (학습된 모델) 을 생성하는지 여부 기본값은 True 이며 솔루션은 7일마다 새 솔루션 버전을 자동으로 생성합니다. 솔루션 구성의 AutoTrainingConfig 일부로 a를 schedulingExpression 지정하여 교육 빈도를 변경할 수 있습니다. 자동 훈련에 대한 자세한 내용은 자동 훈련 구성을 참조하십시오.

솔루션이 활성 상태인 지 한 시간 후에 자동 솔루션 버전 생성이 시작됩니다. 한 시간 내에 솔루션 버전을 수동으로 만들면 솔루션은 첫 번째 자동 교육을 건너뛰게 됩니다.

타입: 부울

필수 항목 여부: 아니요

performHPO

지정 또는 선택한 레시피에서 하이퍼파라미터 최적화(HPO)를 수행할지 여부. 기본값은 false입니다.

AutoML을 수행할 때 이 파라미터는 항상 true이므로 false로 설정하지 않아야 합니다.

타입: 부울

필수 항목 여부: 아니요

recipeArn

모델 교육에 사용할 레시피의 Amazon 리소스 이름(ARN). performAutoML이 false인 경우 필수입니다. 다양한 Amazon Personalize 레시피 및 해당 ARN에 대한 자세한 내용은 레시피 선택을 참조하세요.

타입: 문자열

길이 제약: 최대 길이 256.

패턴: arn:([a-z\d-]+):personalize:.*:.*:.+

Required: No

solutionConfig

솔루션과 함께 사용할 구성. performAutoML가 true로 설정된 경우 Personalize는 솔루션 구성의 autoMLConfig섹션만 평가합니다.

참고

Personalize는 현재 hpoObjective구성을 지원하지 않습니다.

유형: SolutionConfig객체

필수 여부: 아니요

tags

솔루션에 적용할 태그의 목록입니다.

유형: Tag객체 어레이

어레이 멤버: 최소 항목 수 0개. 최대 항목 수 200개.

필수 여부: 아니요

응답 구문


{
   "solutionArn": "string"
}

응답 요소

작업이 성공하면 서비스가 HTTP 200 응답을 반송합니다.

다음 데이터는 서비스에 의해 JSON 형식으로 반환됩니다.

solutionArn

솔루션의 ARN입니다.

타입: 문자열

길이 제약: 최대 길이 256.

패턴: arn:([a-z\d-]+):personalize:.*:.*:.+

Errors

InvalidInputException

필드 또는 파라미터에 유효한 값을 제공합니다.

HTTP 상태 코드: 400

LimitExceededException

초당 요청 수 한도를 초과했습니다.

HTTP 상태 코드: 400

ResourceAlreadyExistsException

지정된 리소스가 이미 있습니다.

HTTP 상태 코드: 400

ResourceInUseException

지정된 리소스가 이미 사용 중입니다.

HTTP 상태 코드: 400

ResourceNotFoundException

지정된 리소스를 찾을 수 없습니다.

HTTP 상태 코드: 400

TooManyTagsException

이 리소스에 적용할 수 있는 최대 태그 수를 초과했습니다.

HTTP 상태 코드: 400

참고

언어별 AWS SDK 중 하나에서 이 API를 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하십시오.

javascript가 브라우저에서 비활성화되거나 사용이 불가합니다.

AWS 설명서를 사용하려면 Javascript가 활성화되어야 합니다. 지침을 보려면 브라우저의 도움말 페이지를 참조하십시오.

문서 규칙

CreateSchema

CreateSolutionVersion

CreateSolution

중요

참고

관련 API

구문 요청

요청 파라미터

중요

참고

응답 구문

응답 요소

Errors

참고