選取您的 Cookie 偏好設定

我們使用提供自身網站和服務所需的基本 Cookie 和類似工具。我們使用效能 Cookie 收集匿名統計資料,以便了解客戶如何使用我們的網站並進行改進。基本 Cookie 無法停用,但可以按一下「自訂」或「拒絕」以拒絕效能 Cookie。

如果您同意,AWS 與經核准的第三方也會使用 Cookie 提供實用的網站功能、記住您的偏好設定,並顯示相關內容,包括相關廣告。若要接受或拒絕所有非必要 Cookie,請按一下「接受」或「拒絕」。若要進行更詳細的選擇,請按一下「自訂」。

更新解決方案以變更其自動訓練組態 - Amazon Personalize

本文為英文版的機器翻譯版本,如內容有任何歧義或不一致之處,概以英文版為準。

本文為英文版的機器翻譯版本,如內容有任何歧義或不一致之處,概以英文版為準。

更新解決方案以變更其自動訓練組態

建立解決方案之後,您可以變更其自動訓練組態。您可以開啟或關閉自動訓練,也可以變更訓練頻率。

  • 如果您開啟自動訓練,第一個自動訓練會在解決方案更新完成後一小時內開始。如果您在小時內手動建立解決方案版本,解決方案會略過第一個自動訓練。

  • 如果您修改解決方案的訓練頻率,訓練排程會重設,且新的解決方案版本會在一小時內開始訓練。解決方案版本建立會以新的頻率繼續,其中第 1 天是您更新解決方案的日期。

您可以使用 Amazon Personalize 主控台 AWS Command Line Interface或 AWS SDKs更新解決方案。解決方案更新可能需要幾分鐘的時間。更新進行時,您可以為解決方案建立解決方案版本,但無法刪除解決方案。在更新完成之前,解決方案會使用先前的組態。如需自動訓練的詳細資訊,請參閱 設定自動訓練

更新解決方案 (主控台)

若要在 主控台中更新解決方案,請導覽至解決方案、選擇更新,並指定要使用的新組態。

設定解決方案
  1. https://console.aws.amazon.com/personalize/home:// 開啟 Amazon Personalize 主控台,並登入您的帳戶。

  2. 資料集群組頁面上,選擇您的資料集群組。

  3. 在導覽窗格中,選擇自訂資源,然後選擇解決方案和配方

  4. 選擇您的解決方案,然後選擇右上角的更新

  5. 自動訓練中,修改解決方案是否使用自動訓練。如果自動訓練已開啟,您可以變更 Automatic training frequency。預設訓練頻率為每 7 天一次。

  6. 選擇更新解決方案。您可以在解決方案的詳細資訊頁面上找到解決方案更新的狀態。

更新解決方案 (AWS CLI)

若要使用 更新解決方案 AWS Command Line Interface,請使用 update-solution命令。此命令使用 UpdateSolution API 操作。下列程式碼說明如何更新解決方案,以使用訓練頻率為 5 天的自動訓練。若要關閉自動訓練,請指定--no-perform-auto-training並省略 solution-update-config

預設訓練頻率為每 7 天一次。表達式的rate(value unit)格式必須是 。針對 值,指定介於 1 到 30 之間的數字。針對 單位,指定 daydays

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

若要取得更新狀態,請使用 describe-solution命令 (使用 DescribeSolution API 操作),然後在 中尋找更新狀態latestSolutionUpdate

更新解決方案AWS SDKs)

若要使用 AWS SDKs 更新解決方案,請使用 UpdateSolution API 操作。下列程式碼說明如何使用適用於 Python 的 SDK (Boto3) 來更新解決方案,以使用訓練頻率為 5 天的自動訓練。程式碼會取得 DescribeSolution API 操作的更新狀態。

預設訓練頻率為每 7 天一次。表達式的rate(value unit)格式必須是 。針對 值,指定介於 1 到 30 之間的數字。針對 單位,指定 daydays

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}")
隱私權網站條款Cookie 偏好設定
© 2025, Amazon Web Services, Inc.或其附屬公司。保留所有權利。