솔루션을 업데이트하여 자동 학습 구성 변경

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솔루션을 생성한 후 자동 학습 구성을 변경할 수 있습니다. 자동 학습을 켜거나 끌 수 있으며 학습 빈도를 변경할 수 있습니다.

• 자동 학습을 켜면 솔루션 업데이트가 완료된 후 1시간 이내에 첫 번째 자동 학습이 시작됩니다. 1시간 내에 솔루션 버전을 수동으로 생성하는 경우 솔루션은 첫 번째 자동 학습을 건너뜁니다.

• 솔루션의 학습 빈도를 수정하면 학습 일정이 재설정되고 1시간 내에 새 솔루션 버전이 학습을 시작합니다. 솔루션 버전 생성은 새로운 빈도로 계속되며, 여기서 1일차는 솔루션을 업데이트한 날입니다.

Personalize 콘솔 AWS Command Line Interface또는 AWS SDKs. 솔루션 업데이트에는 몇 분 정도 걸릴 수 있습니다. 업데이트가 진행되는 동안 솔루션에 대한 솔루션 버전을 생성할 수 있지만 솔루션을 삭제할 수는 없습니다. 솔루션은 업데이트가 완료될 때까지 이전 구성을 사용합니다. 자동 학습에 대한 자세한 내용은 자동 학습 구성 섹션을 참조하세요.

솔루션 업데이트(콘솔)

콘솔에서 솔루션을 업데이트하려면 솔루션으로 이동하여 업데이트를 선택하고 사용할 새 구성을 지정합니다.

솔루션을 구성하려면

1. https://console.aws.amazon.com/personalize/home에서 Amazon Personalize 콘솔을 열고 계정에 로그인합니다.

2. 데이터세트 그룹 페이지에서 데이터세트 그룹을 선택합니다.

3. 탐색 창에서 사용자 지정 리소스를 선택한 후 솔루션 및 레시피를 선택합니다.

4. 솔루션을 선택하고 오른쪽 상단에서 업데이트를 선택합니다.

5. 자동 학습에서 솔루션이 자동 학습을 사용할지 여부를 수정합니다. 자동 학습이 켜져 있는 경우 Automatic training frequency를 변경할 수 있습니다. 기본 학습 빈도는 7일마다입니다.

6. 솔루션 업데이트를 선택합니다. 솔루션의 세부 정보 페이지에서 솔루션 업데이트 상태를 확인할 수 있습니다.

솔루션 업데이트(AWS CLI)

로 솔루션을 업데이트하려면 update-solution 명령을 AWS Command Line Interface사용합니다. 이 명령에서는 UpdateSolution API 작업을 사용합니다. 다음 코드는 5일의 학습 빈도로 자동 학습을 사용하도록 솔루션을 업데이트하는 방법을 보여줍니다. 자동 학습을 끄려면 --no-perform-auto-training을 지정하고 solution-update-config를 생략합니다.

기본 학습 빈도는 7일마다입니다. 표현식은 rate(value unit) 형식이어야 합니다. 값에 1~30 사이의 숫자를 지정합니다. 단위의 경우 day 또는 days를 지정합니다.

aws personalize update-solution \
--solution-arn solution ARN \
--perform-auto-training \
--solution-update-config "{\"autoTrainingConfig\": {\"schedulingExpression\": \"rate(5 days)\"}}"

업데이트 상태를 가져오려면 describe-solution 명령(DescribeSolutionAPI 작업 사용)을 사용하고 latestSolutionUpdate에서 업데이트 상태를 찾습니다.

솔루션 업데이트(AWS SDKs)

AWS SDKs로 솔루션을 업데이트하려면 UpdateSolution API 작업을 사용합니다. 다음 코드는 SDK for Python(Boto3)을 사용하여 5일의 학습 빈도로 자동 학습을 사용하도록 솔루션을 업데이트하는 방법을 보여줍니다. 코드는 DescribeSolution API 작업으로 업데이트 상태를 가져옵니다.

기본 학습 빈도는 7일마다입니다. 표현식은 rate(value unit) 형식이어야 합니다. 값에 1~30 사이의 숫자를 지정합니다. 단위의 경우 day 또는 days를 지정합니다.

import boto3

personalize = boto3.client('personalize')

update_solution_response = personalize.update_solution(
    solutionArn='SOLUTION ARN',
    performAutoTraining=True,
    solutionUpdateConfig={
        "autoTrainingConfig": {
            "schedulingExpression": "rate(5 days)"
        }
    }
)
describe_solution_response = personalize.describe_solution(
    solutionArn='SOLUTION ARN'
)
update_status = describe_solution_response["solution"]["latestSolutionUpdate"]["status"]
print(f"Update status: {update_status}")