Commencer à utiliser un groupe de jeux de données de domaine (SDKpour Python (Boto3))

Utilisez le code suivant pour créer un schéma dans Amazon Personalize. Remplacez gs-domain-interactions-schema par un nom pour le schéma.

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))

Créez un fichier groupe d'ensembles de données avec le code suivant. Remplacez dataset group name par un nom pour le groupe de jeux de données.

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'])

Créez un jeu de données d'interactions entre articles dans votre nouveau groupe de jeux de données à l'aide du code suivant. Donnez un nom à l'ensemble de données schema_arn et indiquez le et dataset_group_arn des étapes précédentes.

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

dataset_arn = response['datasetArn']

Importez vos données à l'aide d'une tâche d'importation de jeux de données avec le code suivant. Le code utilise la méthode describe_dataset_import_job pour suivre l'état de la tâche.

Transmettez les paramètres suivants : le nom de la tâche, celui dataset_arn de l'étape précédente, le chemin du compartiment Amazon S3 (s3://bucket name/folder name/ratings.csv) dans lequel vous avez stocké les données d'entraînement et celui de votre rôle de IAM serviceARN. Vous avez créé ce rôle dans le cadre duConditions préalables à la mise en route. Amazon Personalize a besoin d'une autorisation pour accéder au compartiment. Pour plus d'informations sur l'octroi d'accès, consultezPermettre à Amazon Personalize d'accéder aux ressources Amazon S3.

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)