자동 교육 구성을 변경하기 위한 솔루션 업데이트

솔루션을 만든 후 자동 교육 구성을 변경할 수 있습니다. 자동 훈련을 켜거나 끌 수 있으며 훈련 빈도를 변경할 수 있습니다.

• 자동 교육을 켜면 솔루션 업데이트 완료 후 1시간 이내에 첫 번째 자동 훈련이 시작됩니다. 한 시간 내에 솔루션 버전을 수동으로 만들면 솔루션은 첫 번째 자동 교육을 건너뛰게 됩니다.

• 솔루션의 교육 빈도를 수정하면 교육 일정이 재설정되고 한 시간 내에 새 솔루션 버전에서 교육이 시작됩니다. 솔루션 버전 생성은 새 빈도로 계속되며, 여기서 1일은 솔루션을 업데이트하는 날입니다.

Amazon Personalize 콘솔을 사용하여 솔루션을 업데이트할 수 있습니다. AWS Command Line Interface, 또는 AWS SDKs. 솔루션 업데이트는 몇 분 정도 걸릴 수 있습니다. 업데이트가 진행 중인 동안 솔루션의 솔루션 버전을 만들 수는 있지만 솔루션을 삭제할 수는 없습니다. 업데이트가 완료될 때까지 솔루션은 이전 구성을 사용합니다. 자동 학습에 대한 자세한 내용은 을 참조하십시오자동 교육 구성.

솔루션 업데이트 (콘솔)

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

솔루션을 구성하려면

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

2. 데이터세트 그룹 페이지에서 데이터세트 그룹을 선택합니다.

3. 탐색 창에서 사용자 지정 리소스를 선택하고 솔루션 및 레시피를 선택합니다.

4. 솔루션을 선택하고 오른쪽 상단에서 업데이트를 선택합니다.

5. 자동 훈련에서 솔루션이 자동 학습을 사용하는지 여부를 수정하십시오. 자동 훈련이 켜져 있는 경우 변경할 수 있습니다Automatic training frequency. 기본 훈련 빈도는 7일마다입니다.

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

솔루션 업데이트 (AWS CLI)

를 사용하여 솔루션을 업데이트하려면 AWS Command Line Interfaceupdate-solution명령을 사용합니다. 이 명령은 UpdateSolution API 작업을 사용합니다. 다음 코드는 훈련 빈도가 5일인 자동 훈련을 사용하도록 솔루션을 업데이트하는 방법을 보여줍니다. 자동 학습을 끄려면 를 --no-perform-auto-training 지정하고 생략하십시오. solution-update-config

기본 훈련 빈도는 7일마다입니다. 표현식은 rate(value unit) 형식이 맞아야 합니다. 값에는 1에서 30 사이의 숫자를 지정하십시오. 단위의 경우 day 또는 을 지정합니다days.

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 (DescribeSolutionAPI작업 사용) 을 사용하고 에서 업데이트 상태를 찾으십시오latestSolutionUpdate.

솔루션 업데이트 (AWS SDKs)

를 사용하여 솔루션을 업데이트하려면 AWS SDKsUpdateSolutionAPI작업을 사용하십시오. 다음 코드는 SDK for Python (Boto3) 을 사용하여 훈련 빈도가 5일인 자동 훈련을 사용하도록 솔루션을 업데이트하는 방법을 보여줍니다. 코드는 작업과 함께 업데이트 상태를 가져옵니다. DescribeSolution API

기본 교육 빈도는 7일마다입니다. 표현식은 rate(value unit) 형식이 맞아야 합니다. 값에는 1에서 30 사이의 숫자를 지정하십시오. 단위의 경우 day 또는 을 지정합니다days.

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}")