Mettre à jour un recommandeur - Amazon Personalize
Mettre à jour un recommandeur (console Amazon Personalize)Mettre à jour un recommandeur () AWS CLIMettre à jour un outil de recommandation (AWSSDK)

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Mettre à jour un recommandeur

Après avoir créé un recommandeur, vous pouvez mettre à jour sa configuration :

  • Vous pouvez mettre à jour les colonnes que le recommandeur utilise pendant la formation. Si vous modifiez les colonnes utilisées lors de la formation, Amazon Personalize lance automatiquement une reconversion complète des modèles qui soutiennent votre recommandation. Tant que la mise à jour est terminée, vous pouvez toujours obtenir des recommandations de la part du recommandateur. Le recommandeur utilise la configuration précédente jusqu'à la fin de la mise à jour. Pour suivre l'état de cette mise à jour, utilisez latestRecommenderUpdate le résultat de l'DescribeRecommenderopération. Si vous fournissez les mêmes colonnes que celles que vous avez fournies lors de la création du recommandeur, aucune mise à jour n'est effectuée.

  • Vous pouvez mettre à jour le nombre minimum de demandes de recommandation du recommandeur par seconde. Cela indique le débit de demande de recommandation de base qui est provisionné par Amazon Personalize. Une valeur élevée augmentera votre facture. Nous vous recommandons de commencer par 1. Suivez votre utilisation à l'aide CloudWatch des métriques Amazon et augmentez-la si nécessaire. Pour plus d'informations, veuillez consulter Nombre minimal de demandes de recommandation par seconde et auto-scaling.

  • Pour les cas d'utilisation « Les meilleurs choix pour vous » et « Recommandé pour vous », vous pouvez mettre à jour la configuration d'exploration en mettant l'accent sur l'exploration des éléments pertinents et en fixant la limite d'âge des éléments d'exploration. Pour plus d'informations sur l'exploration, consultez la section correspondant à votre cas d'utilisation dansChoix d'un cas d'utilisation.

Vous pouvez mettre à jour les recommandations à l'aide de la console Amazon Personalize () ou des kits de développement logiciel AWS Command Line Interface (AWSSDKAWS CLI).

Mettre à jour un recommandeur (console Amazon Personalize)

Après avoir créé un recommandeur, vous pouvez le mettre à jour. Vous pouvez mettre à jour les colonnes que le recommandeur utilise pendant la formation et le nombre minimum de demandes de recommandation par seconde du recommandeur. Pour les cas d'utilisation Top Picks for you et Recommended for you, vous pouvez mettre à jour la configuration d'exploration. Pour mettre à jour un outil de recommandation à l'aide de la console, procédez comme suit.

Pour mettre à jour la configuration d'un recommandeur (console)

  1. Ouvrez la console Amazon Personalize à l'adresse https://console.aws.amazon.com/personalize/home et connectez-vous à votre compte.

  2. Sur la page Groupes de jeux de données, choisissez votre groupe de jeux de données de domaine.

  3. Dans le volet de navigation, choisissez Recommenders.

  4. Sur la page Recommandations, sélectionnez la recommandation que vous souhaitez mettre à jour.

  5. Dans Configuration du recommandeur, choisissez Modifier.

  6. Modifiez la configuration du recommandeur et choisissez Mettre à jour. Pour plus d'informations sur les différentes options de configuration, reportez-vous à la sectionCréation de recommandeurs (console).

Mettre à jour un recommandeur () AWS CLI

Pour mettre à jour le recommandateur avec leAWS CLI, utilisez la update-recommender commande. Indiquez le nom de ressource Amazon (ARN) pour le recommandateur et la configuration mise à jour. Le code suivant montre comment mettre à jour les colonnes qu'un recommandeur utilise pour la formation.

aws personalize update-recommender \
--dataset-group-arn dataset group ARN \
--recommender-config "{\"trainingDataConfig\": {\"excludedDatasetColumns\": { \"datasetType\" : [ \"column1Name\", \"column2Name\"]}}}"

Si vous modifiez les colonnes utilisées lors de la formation, Amazon Personalize lance automatiquement une reconversion complète des modèles qui soutiennent votre recommandation. Tant que la mise à jour est terminée, vous pouvez toujours obtenir des recommandations de la part du recommandateur. Le recommandeur utilise la configuration précédente jusqu'à la fin de la mise à jour. Pour suivre l'état de cette mise à jour, utilisez latestRecommenderUpdate le résultat de l'DescribeRecommenderopération.

Pour plus d'informations sur les différentes configurations que vous pouvez modifier, consultezRecommenderConfig.

Mettre à jour un outil de recommandation (AWSSDK)

Pour mettre à jour le recommandateur avec leAWS, utilisez l'UpdateRecommenderopération. Indiquez le nom de ressource Amazon (ARN) du recommandeur et spécifiez la nouvelle configuration. Le code suivant montre comment mettre à jour les colonnes qu'un recommandeur utilise pour la formation.

SDK for Python (Boto3)
import boto3

personalize = boto3.client('personalize')

update_recommender_response = personalize.update_recommender(
  recommenderArn = 'dataset group ARN',
  recommenderConfig = {
    "trainingDataConfig": {
      "excludedDatasetColumns": { 
        "datasetType": ["COLUMN_A", "COLUMN_B"]
      }
    }
  }     
)
SDK for JavaScript v3
// Get service clients and commands using ES6 syntax.
import { UpdateRecommenderCommand, PersonalizeClient } from
  "@aws-sdk/client-personalize";

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

// set the request's parameters
export const updateRecommenderParam = {
  recommenderArn: "RECOMMENDER_ARN", /* required */
  recommenderConfig: {
    trainingDataConfig: {
      excludedDatasetColumns: {
        "DATASET_TYPE": ["COLUMN_A", "COLUMN_B"]   
      }
    }
  }
};

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

Si vous modifiez les colonnes utilisées lors excludedDatasetColumns de la formation dans lerecommenderConfig, Amazon Personalize lance automatiquement une reconversion complète des modèles qui soutiennent votre recommandeur. Tant que la mise à jour est terminée, vous pouvez toujours obtenir des recommandations de la part du recommandateur. Le recommandeur utilise la configuration précédente jusqu'à la fin de la mise à jour. Pour suivre l'état de cette mise à jour, utilisez latestRecommenderUpdate le résultat de l'DescribeRecommenderopération.

Pour plus d'informations sur les différentes configurations que vous pouvez modifier, consultezRecommenderConfig.