1단계: 사용자 지정 데이터세트 그룹 생성 - Amazon Personalize

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1단계: 사용자 지정 데이터세트 그룹 생성

A사용자 지정 데이터 세트 그룹데이터 세트, 이벤트 추적기, 솔루션, 필터, 캠페인 및 배치 추론 작업을 포함한 Amazon Personalize 구성 요소 및 사용자 지정 리소스를 위한 컨테이너입니다. 데이터세트 그룹은 리소스를 독립적인 컬렉션으로 구성하므로 한 데이터세트 그룹의 리소스가 다른 데이터세트 그룹의 리소스에 영향을 줄 수 없습니다.

예를 들면, 비디오 스트리밍을 위한 추천 항목을 제공하는 애플리케이션과 오디오 북을 추천하는 애플리케이션이 있을 수 있습니다. Amazon Personalize Personalize에서 각 애플리케이션에는 자체 데이터 세트 그룹이 있습니다. Amazon Personalize 콘솔을 사용하여 데이터세트 그룹을 생성할 수 있습니다.AWS Command Line Interface(AWS CLI) 또는AWSSDK.

데이터세트 그룹 만들기 (콘솔)

Amazon Personalize 콘솔에서 데이터세트 그룹 이름을 지정하여 데이터세트 그룹을 생성합니다.

데이터 세트 그룹을 생성하려면

  1. 에서 Amazon Personalize 콘솔을 엽니다.https://console.aws.amazon.com/personalize/home계정에 로그인합니다.

  2. 데이터 세트 그룹 생성을 선택합니다.

  3. Amazon Personalize를 처음 사용하는 경우데이터 세트 그룹을 생성합니다.페이지, in새 데이터 세트 그룹을 생성합니다., 선택시작하기.

  4. Dataset group details(데이터 세트 그룹 세부 정보)Dataset group name(데이터 세트 그룹 이름)에서 데이터 세트 그룹의 이름을 지정합니다.

  5. 도메인고르다Custom.

  6. 태그을 선택하면 태그를 추가할 수 있습니다. Amazon Personalize 리소스 태그 지정에 대한 자세한 내용은 단원을 참조하십시오.Amazon Personalize.

  7. 다음(Next)을 선택합니다. 이사용자 항목 상호 작용 데이터 생성페이지가 표시됩니다. 이제 연결된 스키마가 있는 데이터세트를 데이터세트 그룹에 추가할 준비가 되었습니다. 데이터세트 및 스키마 생성 (콘솔) 단원을 참조하세요.

데이터 세트 그룹을 생성합니다.AWS CLI)

다음 명령을 사용하여 데이터 세트 그룹을 생성합니다. 에 대한 자세한 내용은 CreateDatasetGroup API 연산, 참조CreateDatasetGroup에서 API 참조 섹션을 참조하십시오. Tags 파라미터를 사용하여 Amazon Personalize Personalize의 리소스에 선택적으로 태그를 지정할 수 있습니다. 샘플은 다음을 참조하십시오.태그 추가 (AWS CLI).

aws personalize create-dataset-group --name dataset group name

데이터 세트 그룹 Amazon 리소스 이름 (ARN) 이 다음 예제와 같이 표시됩니다.

{ "datasetGroupArn": "arn:aws:personalize:us-west-2:acct-id:dataset-group/DatasetGroupName" }

추후 사용하기 위해 이 값을 기록합니다. 생성한 데이터세트 그룹을 표시하려면describe-dataset-group명령을 실행하고 반환된 데이터 세트 그룹 ARN을 지정합니다.

aws personalize describe-dataset-group \ --dataset-group-arn dataset group arn

데이터 세트 그룹과 해당 속성이 다음 예제와 같이 표시됩니다.

{ "datasetGroup": { "name": "DatasetGroupName", "datasetGroupArn": "arn:aws:personalize:us-west-2:acct-id:dataset-group/DatasetGroupName", "status": "ACTIVE", "creationDateTime": 1542392161.262, "lastUpdatedDateTime": 1542396513.377 } }

데이터세트 그룹의 경우status이 경우, 단계로 넘어갑니다.데이터셋 및 스키마 생성 (AWS CLI).

데이터 세트 그룹을 생성합니다.AWSSDK)

다음 코드는 에서 데이터 세트 그룹을 생성하는 방법을 보여줍니다.AWS SDK for Python (Boto3)또는 Java 2.x용 SDK 를 선택합니다. API 작업에 대한 자세한 내용은 단원을 참조하십시오.CreateDatasetGroup에서 API 참조 섹션을 참조하십시오. Tags 파라미터를 사용하여 Amazon Personalize Personalize의 리소스에 선택적으로 태그를 지정할 수 있습니다. 샘플은 다음을 참조하십시오.태그 추가 (AWSSDK).

SDK for Python (Boto3)
import boto3 personalize = boto3.client('personalize') response = personalize.create_dataset_group(name = 'dataset group name') dsg_arn = response['datasetGroupArn'] description = personalize.describe_dataset_group(datasetGroupArn = dsg_arn)['datasetGroup'] print('Name: ' + description['name']) print('ARN: ' + description['datasetGroupArn']) print('Status: ' + description['status'])
SDK for Java 2.x
public static void createDatasetGroup(PersonalizeClient personalizeClient, String datasetGroupName) { long waitInMilliseconds = 60 * 1000; try { CreateDatasetGroupRequest createDatasetGroupRequest = CreateDatasetGroupRequest.builder() .name(datasetGroupName) .build(); String datasetGroupArn = personalizeClient.createDatasetGroup(createDatasetGroupRequest) .datasetGroupArn(); long maxTime = Instant.now().getEpochSecond() + (15 * 60); // 15 minutes DescribeDatasetGroupRequest describeRequest = DescribeDatasetGroupRequest.builder() .datasetGroupArn(datasetGroupArn) .build(); String status = null; while (Instant.now().getEpochSecond() < maxTime) { status = personalizeClient.describeDatasetGroup(describeRequest) .datasetGroup() .status(); System.out.println("DatasetGroup status:" + status); if (status.equals("ACTIVE") || status.equals("CREATE FAILED")) { break; } try { Thread.sleep(waitInMilliseconds); } catch (InterruptedException e) { System.out.println(e.getMessage()); } } } catch(PersonalizeException e) { System.out.println(e.awsErrorDetails().errorMessage()); } }

DescribeDatasetGroup작업은 해당 항목을 반환합니다.datasetGroupArn및 작업의 상태입니다. 데이터세트 그룹의 경우status이 경우, 단계로 넘어갑니다.데이터셋 및 스키마 생성 (AWSSDK).