Erste Schritte mit einer Domain-Datensatzgruppe (SDKfür Python (Boto3))

Verwenden Sie den folgenden Code, um ein Schema in Amazon Personalize zu erstellen. gs-domain-interactions-schemaErsetzen Sie es durch einen Namen für das Schema.

import json
schema = {
  "type": "record",
  "name": "Interactions",
  "namespace": "com.amazonaws.personalize.schema",
  "fields": [
      {
          "name": "USER_ID",
          "type": "string"
      },
      {
          "name": "ITEM_ID",
          "type": "string"
      },
      {
          "name": "EVENT_TYPE",
          "type": "string"
      },
      {
          "name": "TIMESTAMP",
          "type": "long"
      }
  ],
  "version": "1.0"
}

create_interactions_schema_response = personalize.create_schema(
    name='gs-domain-interactions-schema',
    schema=json.dumps(schema),
    domain='VIDEO_ON_DEMAND'
)

interactions_schema_arn = create_interactions_schema_response['schemaArn']
print(json.dumps(create_interactions_schema_response, indent=2))

Erstellen Sie eine Dataset-Gruppe mit dem folgenden Code. dataset group nameDurch einen Namen für die Datensatzgruppe ersetzen.

response = personalize.create_dataset_group(
  name = 'dataset group name',
  domain = 'VIDEO_ON_DEMAND'
)
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'])

Erstellen Sie einen Datensatz mit Artikelinteraktionen in Ihrer neuen Datensatzgruppe mit dem folgenden Code. Geben Sie dem Datensatz einen Namen und geben Sie die schema_arn Daten und dataset_group_arn aus den vorherigen Schritten an.

response = personalize.create_dataset(
    name = 'interactions-dataset-name',
    schemaArn = interactions_schema_arn,
    datasetGroupArn = dsg_arn,
    datasetType = 'INTERACTIONS'
)

dataset_arn = response['datasetArn']

Importieren Sie Ihre Daten mit einem Datensatz-Importjob mit dem folgenden Code. Der Code verwendet die Methode describe_dataset_import_job, um den Status des Jobs zu verfolgen.

Übergeben Sie Folgendes als Parameter: einen Namen für den Job, den Namen dataset_arn aus dem vorherigen Schritt, den Amazon S3 S3-Bucket-Pfad (s3://bucket name/folder name/ratings.csv), in dem Sie die Trainingsdaten gespeichert haben, und Ihre IAM ServicerollenARN. Sie haben diese Rolle als Teil von erstelltVoraussetzungen für den Einstieg. Amazon Personalize benötigt eine Genehmigung für den Zugriff auf den Bucket. Informationen zur Gewährung von Zugriff finden Sie unterAmazon Personalize Zugriff auf Amazon S3 S3-Ressourcen gewähren.

import time
response = personalize.create_dataset_import_job(
    jobName = 'JobName',
    datasetArn = 'dataset_arn',
    dataSource = {'dataLocation':'s3://amzn-s3-demo-bucket/filename.csv'},
    roleArn = 'role_arn'
)

dataset_interactions_import_job_arn = response['datasetImportJobArn']

description = personalize.describe_dataset_import_job(
    datasetImportJobArn = dataset_interactions_import_job_arn)['datasetImportJob']

print('Name: ' + description['jobName'])
print('ARN: ' + description['datasetImportJobArn'])
print('Status: ' + description['status'])

max_time = time.time() + 3*60*60 # 3 hours
while time.time() < max_time:
    describe_dataset_import_job_response = personalize.describe_dataset_import_job(
        datasetImportJobArn = dataset_interactions_import_job_arn
    )
    status = describe_dataset_import_job_response["datasetImportJob"]['status']
    print("Interactions DatasetImportJob: {}".format(status))
    
    if status == "ACTIVE" or status == "CREATE FAILED":
        break
        
    time.sleep(60)