Creación de una solución - Amazon Personalize
Creación de una solución (consola)Creación de una solución (AWS CLI)Creación de una solución (AWS SDKs)

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Creación de una solución

Puede crear una solución personalizada con la consola Amazon Personalize, AWS Command Line Interface (AWS CLI) o AWS SDKs. A continuación, se incluyen pasos detallados para crear una solución con la consola de Amazon Personalize y ejemplos de código que muestran cómo crear una solución solo con los campos obligatorios.

Creación de una solución (consola)

importante

De forma predeterminada, todas las soluciones nuevas utilizan el entrenamiento automático. Con el entrenamiento automático, incurrirá en costos de entrenamiento mientras la solución esté activa. Para evitar costos innecesarios, cuando haya terminado, puede actualizar la solución para desactivar el entrenamiento automático. Para obtener información sobre los costos de entrenamiento, consulte Precios de Amazon Personalize.

Para crear una solución en la consola, elija el grupo de conjuntos de datos y, a continuación, especifique el nombre de la solución, la receta y la configuración de entrenamiento opcional.

Para configurar una solución (consola)

  1. Abre la consola Amazon Personalize en https://console.aws.amazon.com/personalize/casa e inicia sesión en tu cuenta.

  2. En la página Grupos de conjuntos de datos, elija su grupo de conjuntos de datos.

  3. En la página Descripción general, para Paso 3, realice una de las siguientes acciones:

    • Si ha creado un grupo de conjuntos de datos de dominio, elija Usar recursos personalizados y, después, Crear soluciones.

    • Si ha creado un grupo de conjuntos de datos personalizados, elija Crear soluciones.

  4. En Nombre de la solución, especifique un nombre para la solución.

  5. En Tipo de solución, elija el tipo de solución que desea crear. El tipo que elija determina las recetas que están disponibles.

    • Elija Recomendación de elementos para obtener recomendaciones de elementos para sus usuarios. Por ejemplo, recomendaciones personalizadas sobre películas.

    • Elija Recomendación de acción a fin obtener recomendaciones sobre acciones para los usuarios. Por ejemplo, genere la siguiente mejor acción para un usuario, como descargar la aplicación.

    • Elija Segmentación de usuarios para obtener segmentos de usuarios (grupos de usuarios) en función de los datos de los elementos.

  6. En Receta, elija una receta (consulte Elección de una receta).

  7. Para Etiquetas, si lo desea, añada cualquier etiqueta. Para obtener más información acerca del etiquetado de recursos de Amazon Personalize, consulte Etiquetado de recursos de Amazon Personalize.

  8. Elija Next (Siguiente).

  9. En la página Configuración de entrenamiento, personalice la solución para que se adapte a los requisitos empresariales.

    • En Entrenamiento automático, elija si la solución utiliza el entrenamiento automático. Si usa entrenamiento automático, puede cambiar la Automatic training frequency. La frecuencia de entrenamiento predeterminada es cada siete días.

      Recomendamos utilizar el entrenamiento automático. Esto le facilita mantener la relevancia de la recomendación. La frecuencia de entrenamiento depende de los requisitos empresariales, de la receta que utilice y de la frecuencia con que importe los datos. Para obtener más información, consulte Configuración del entrenamiento automático. Para obtener información sobre cómo mantener la relevancia, consulte Mantenimiento de la relevancia de las recomendaciones.

    • En Configuración de hiperparámetros, configure cualquier opción de hiperparámetro en función de la receta y de las necesidades empresariales. Las distintas recetas usan diferentes hiperparámetros. Para los hiperparámetros que tiene disponibles, consulte las recetas individuales en Elección de una receta.

    • En Columnas para entrenamiento, si la receta genera recomendaciones de elemento o segmentos de usuarios, puede elegir las columnas que Amazon Personalize tiene en cuenta a la hora de entrenar las versiones de solución. Para obtener más información, consulte Configuración de las columnas que se utilizan en el entrenamiento.

    • En la configuración adicional, si su conjunto de datos de interacciones entre artículos tiene EVENT _ TYPE o VALUE columnas EVENT _ TYPE y EVENT _, si lo desea, utilice los campos Tipo de evento y Umbral de valor del evento para elegir los datos de interacciones entre artículos que Amazon Personalize utiliza al entrenar el modelo. Para obtener más información, consulte Elección de los datos de interacciones de elementos utilizados para el entrenamiento.

    • Si utiliza la receta Receta User-Personalization o Receta Personalized-Ranking, si lo desea, especifique un Objetivo y elija una Sensibilidad de objetivo con el fin de optimizar su solución en función de un objetivo, además de su relevancia. La sensibilidad de los objetivos configura la forma en que Amazon Personalize equilibra la recomendación de elementos en función del objetivo según la relevancia a través de los datos de interacciones. Para obtener más información, consulte Optimización de una solución para un objetivo adicional.

  10. Seleccione Siguiente y revise los detalles de la solución. No puede cambiar la configuración de la solución después de crearla.

  11. Elija Create solution (Crear solución). Después de crear una solución, Amazon Personalize comienza a crear la primera versión de solución en una hora. Cuando comience el entrenamiento, podrá supervisarla en la sección Versiones de solución de la página de detalles de la solución. Las versiones de las soluciones creadas automáticamente tienen un tipo de formación deAUTOMATIC.

    Cuando la versión de la solución esté disponibleACTIVE, estará listo para utilizarla para obtener recomendaciones. El uso de una versión de solución activa depende de cómo reciba las recomendaciones:

Creación de una solución (AWS CLI)

importante

De forma predeterminada, todas las soluciones nuevas utilizan el entrenamiento automático. Con el entrenamiento automático, incurrirá en costos de entrenamiento mientras la solución esté activa. Para evitar costos innecesarios, cuando haya terminado, puede actualizar la solución para desactivar el entrenamiento automático. Para obtener información sobre los costos de entrenamiento, consulte Precios de Amazon Personalize.

Para crear una solución con AWS CLI, utilice el create-solution comando. Este comando usa la CreateSolution API operación. En el siguiente código se muestra cómo crear una solución que usa entrenamiento automático. Crea automáticamente una nueva versión de solución cada cinco días.

Para usar el código, actualícelo para darle un nombre a la solución, especifique el nombre del recurso de Amazon (ARN) de su grupo de conjuntos de datos, cambie opcionalmente la frecuencia ARN de entrenamiento y especifique la receta que se va a usar. Para obtener información acerca de las recetas, consulte Elección de una receta. 

aws personalize create-solution \
--name solution name \
--dataset-group-arn dataset group ARN \
--recipe-arn recipe ARN \
--perform-auto-training \
--solution-config "{\"autoTrainingConfig\": {\"schedulingExpression\": \"rate(5 days)\"}}"

Después de crear la solución, registre la solución ARN para usarla en el futuro. Con el entrenamiento automático, la creación de la versión de la solución comienza una hora después de la creación de la soluciónACTIVE. Si crea de forma manual una versión de solución en menos de una hora, la solución omitirá el primer entrenamiento automático. Una vez que comience el entrenamiento, podrá obtener el nombre de recurso de Amazon (ARN) de la versión de la solución con la ListSolutionVersionsAPIoperación. Para obtener su estado, utilice la DescribeSolutionVersionAPIoperación.

Cuando esté disponible la versión de la soluciónACTIVE, estará listo para utilizarla para obtener recomendaciones. El uso de una versión de solución activa depende de cómo reciba las recomendaciones:

Creación de una solución (AWS SDKs)

importante

De forma predeterminada, todas las soluciones nuevas utilizan el entrenamiento automático. Con el entrenamiento automático, incurrirá en costos de entrenamiento mientras la solución esté activa. Para evitar costos innecesarios, cuando haya terminado, puede actualizar la solución para desactivar el entrenamiento automático. Para obtener información sobre los costos de entrenamiento, consulte Precios de Amazon Personalize.

Para crear una solución con AWS SDKs, utilice la CreateSolution API operación. En el siguiente código se muestra cómo crear una solución que usa entrenamiento automático. Crea automáticamente una nueva versión de solución cada cinco días.

Para usar el código, actualícelo para darle un nombre a la solución, especifique el nombre del recurso de Amazon (ARN) de su grupo de conjuntos de datos, cambie opcionalmente la frecuencia ARN de entrenamiento y especifique la receta que quiere usar. Para obtener información acerca de las recetas, consulte Elección de una receta.

SDK for Python (Boto3)
import boto3

personalize = boto3.client('personalize')

create_solution_response = personalize.create_solution(
  name = 'solution name',
  recipeArn = 'recipe ARN',
  datasetGroupArn = 'dataset group ARN',
  performAutoTraining = True,
  solutionConfig = {
    "autoTrainingConfig": {
      "schedulingExpression": "rate(5 days)"
    }
  }
)
solution_arn = create_solution_response['solutionArn']
print('solution_arn: ', solution_arn)
SDK for JavaScript v3

import {
  CreateSolutionCommand,
  PersonalizeClient,
} from "@aws-sdk/client-personalize";

// create client
const personalizeClient = new PersonalizeClient({ region: "REGION" });

// set the solution parameters
export const solutionParam = {
  datasetGroupArn: "DATASET_GROUP_ARN" /* required */,
  recipeArn: "RECIPE_ARN" /* required */,
  name: "SOLUTION_NAME" /* required */,
  performAutoTraining: true /* optional, default is true */,
  solutionConfig: {
    autoTrainingConfig: {
      schedulingExpression:
        "rate(5 days)" /* optional, default is every 7 days */,
    },
  },
};

export const run = async () => {
  try {
    const response = await personalizeClient.send(
      new CreateSolutionCommand(solutionParam)
    );
    console.log("Success", response);
    return response; // For unit tests.
  } catch (err) {
    console.log("Error", err);
  }
};
run();

Después de crear la solución, registre la solución ARN para usarla en el futuro. Con el entrenamiento automático, la creación de la versión de la solución comienza una hora después de la creación de la soluciónACTIVE. Si crea de forma manual una versión de solución en menos de una hora, la solución omitirá el primer entrenamiento automático. Una vez que comience el entrenamiento, podrá obtener el nombre de recurso de Amazon (ARN) de la versión de la solución con la ListSolutionVersionsAPIoperación. Para obtener su estado, utilice la DescribeSolutionVersionAPIoperación.

Puede utilizar el siguiente código Python para esperar a que comience el entrenamiento automático. El wait_for_training_to_start método devuelve el ARN de la primera versión de la solución.

import time
import boto3


def wait_for_training_to_start(new_solution_arn):
    max_time = time.time() + 3 * 60 * 60    # 3 hours
    while time.time() < max_time:
        list_solution_versions_response = personalize.list_solution_versions(
            solutionArn=new_solution_arn
        )
        solution_versions = list_solution_versions_response.get('solutionVersions', [])
        if solution_versions:
            new_solution_version_arn = solution_versions[0]['solutionVersionArn']
            print(f"Solution version ARN: {new_solution_version_arn}")
            return new_solution_version_arn
        else:
            print(f"Training hasn't started yet. Training will start within the next hour.")
            time.sleep(60)


personalize = boto3.client('personalize')

solution_arn = "solution_arn"
solution_version_arn = wait_for_training_to_start(solution_arn)

Cuando esté disponible la versión de la soluciónACTIVE, estará listo para utilizarla para obtener recomendaciones. El uso de una versión de solución activa depende de cómo reciba las recomendaciones: