Gestion des modèles de machine learning dans Amazon Pinpoint - Amazon Pinpoint

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Gestion des modèles de machine learning dans Amazon Pinpoint

La page des modèles d'apprentissage automatique de la console Amazon Pinpoint fournit un emplacement unique où vous pouvez consulter, modifier et gérer les paramètres de configuration Amazon Pinpoint pour tous les modèles d'apprentissage automatique (ML) que vous avez connectés à votre compte Amazon Pinpoint dans le moment. Région AWS Cette page vous permet d'effectuer des tâches de gestion telles que l'affichage, la modification et la suppression des paramètres de configuration des connexions aux modèles de machine learning. Vous pouvez également configurer Amazon Pinpoint pour qu’il se connecte à des modèles de machine learning supplémentaires et qu’il les utilise.

Pour savoir comment ajouter et configurer une connexion à un modèle, veuillez consulter Mise en place d’un modèle de recommandation dans Amazon Pinpoint.

Affichage de votre collection de modèles

La page Modèles de machine learning affiche une liste de toutes les configurations que vous avez créées pour permettre à Amazon Pinpoint de se connecter à des modèles de machine learning spécifiques et de les utiliser pour votre compte. Pour parcourir la liste ou trouver rapidement des configurations spécifiques, vous pouvez trier et filtrer la liste, choisir les colonnes à afficher et modifier les autres paramètres d'affichage de la liste.

Pour afficher votre collection de modèles de machine learning
  1. Ouvrez la console Amazon Pinpoint à l'adresse. https://console.aws.amazon.com/pinpoint/

  2. Dans le panneau de navigation, choisissez Machine learning models (Modèles de machine learning). La page Machine learning models (Modèles de machine learning) s'ouvre et affiche le nombre de configurations dans votre collection et une liste de ces configurations.

  3. Pour personnaliser la liste ou trouver rapidement une configuration spécifique, choisissez l'une des options suivantes :

    • Pour trier la liste sur un type de valeur spécifique, cliquez sur l'en-tête de colonne correspondant à cette valeur. Pour changer l'ordre de tri de croissant en décroissant ou vice versa, cliquez à nouveau sur l'en-tête de colonne.

    • Pour appliquer un filtre qui affiche uniquement les configurations dont les noms contiennent un texte spécifique, saisissez le texte dans la zone Search (Rechercher) au-dessus de la liste. Pour supprimer le filtre, cliquez sur X dans la zone Search (Rechercher).

    • Pour modifier le nombre de configurations affichées dans la liste, choisissez l'icône des paramètres en haut de la page. Ensuite, pour Page size (Taille de la page), choisissez le nombre de configurations à afficher, puis choisissez Save changes (Enregistrer les modifications).

    • Pour ajouter ou supprimer des colonnes de la liste, choisissez l'icône Paramètres en haut de la page. Ensuite, dans Choose visible columns (Choisir les colonnes visibles), activez ou désactivez chaque colonne, puis choisissez Save changes (Enregistrer les modifications).

Affichage des paramètres d'un modèle

À l'aide de la page Machine learning models (Modèles de machine learning) vous pouvez rapidement rechercher et ouvrir une configuration spécifique pour afficher ses paramètres et d'autres informations. Par exemple, vous pouvez afficher la liste des attributs que le modèle fournit afin qu'ils soient utilisés dans les messages. Après avoir ouvert une configuration pour en afficher les paramètres, vous pouvez également modifier les paramètres de la configuration.

Pour afficher les paramètres d'un modèle de machine learning
  1. Ouvrez la console Amazon Pinpoint à l'adresse. https://console.aws.amazon.com/pinpoint/

  2. Dans le panneau de navigation, choisissez Machine learning models (Modèles de machine learning).

  3. Sur la page Machine learning models (Modèles de machine learning), choisissez la configuration dont vous souhaitez afficher les paramètres.

La page de configuration s'ouvre et affiche les paramètres actuels de la configuration.

Modification des paramètres d'un modèle

Avant de modifier les paramètres de configuration d’un modèle de machine learning, il est important de noter qu’Amazon Pinpoint applique automatiquement les modifications aux modèles de message qui utilisent le modèle. (Le service applique les modifications aux versions actives et aux versions les plus récentes du modèle.) Cela signifie que vos modifications affectent également les messages qui utilisent ces modèles et qui n'ont pas encore été envoyés, par exemple les messages de campagne qui doivent être envoyés ultérieurement.

Vos modifications peuvent alors empêcher Amazon Pinpoint d’envoyer des messages qui utilisent la configuration et qui n’ont pas encore été envoyés. Ou encore, vos modifications peuvent entraîner l'affichage de ces messages de manière inattendue ou indésirable. Cela dépend des paramètres de configuration que vous modifiez. Cela dépend également de la façon dont vous avez conçu les modèles qui utilisent le modèle.

Si vous modifiez les paramètres de configuration d'un modèle de machine learning, vous devez également vérifier les modèles qui utilisent la configuration actuelle du modèle et y apporter les modifications appropriées. Par exemple, si vous supprimez un attribut, veillez à supprimer ou à remplacer cet attribut dans chaque modèle qui l'utilise. Veillez également à apporter ces modifications aux versions appropriées de chaque modèle de message. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Modification d'un modèle de message.

Si vous ne souhaitez pas appliquer vos modifications aux modèles et messages existants, vous pouvez créer une copie de la configuration et enregistrer la copie avec les modifications souhaitées. Vous pouvez ensuite utiliser la copie de la configuration dans de nouveaux modèles ou mettre à jour des modèles existants afin qu'ils utilisent la copie de la configuration.

Pour modifier les paramètres d'un modèle de machine learning
  1. Ouvrez la console Amazon Pinpoint à l'adresse. https://console.aws.amazon.com/pinpoint/

  2. Dans le panneau de navigation, choisissez Machine learning models (Modèles de machine learning).

  3. Sur la page Machine learning models (Modèles de machine learning), choisissez la configuration à modifier. La page de configuration s'ouvre et affiche les paramètres actuels de la configuration.

  4. Choisissez Edit model (Modifier le modèle).

  5. Sur la page Configurer le modèle, apportez vos modifications. Vous pouvez modifier n'importe quel paramètre, sauf le nom de la configuration. Pour modifier le nom de la configuration, vous pouvez créer une copie de la configuration, enregistrer la copie avec le nom souhaité, puis éventuellement supprimer la configuration d'origine.

  6. Lorsque vous avez fini de modifier ces paramètres, choisissez Next.

  7. Sur la page Ajouter des attributs, apportez vos modifications, puis choisissez Suivant.

  8. Sur la page Review and publish (Vérifier et publier), vérifiez les nouveaux paramètres et assurez-vous qu'ils correspondent à ce que vous souhaitez. Si c'est le cas, choisissez Publish (Publier) pour enregistrer vos modifications.

Copie d'un modèle

Pour créer rapidement une configuration similaire à une configuration existante pour un modèle de machine learning, vous pouvez créer une copie de la configuration. Vous pouvez ensuite modifier les paramètres de la copie de la configuration, sans modifier la configuration d'origine.

Pour copier un modèle de machine learning
  1. Ouvrez la console Amazon Pinpoint à l'adresse. https://console.aws.amazon.com/pinpoint/

  2. Dans le panneau de navigation, choisissez Machine learning models (Modèles de machine learning).

  3. Sur la page Machine learning models (Modèles de machine learning), cochez la case en regard de la configuration à copier.

  4. Dans le menu Actions, sélectionnez Duplicate (Dupliquer).

  5. Pour Recommender model name (Nom du modèle de recommandation), entrez un nom pour la copie de la configuration. Le nom doit commencer par une lettre ou un chiffre. Il peut contenir jusqu'à 128 caractères. Les caractères peuvent être des lettres, des chiffres, des traits de soulignement (_) ou des traits d’union (‐).

  6. Après avoir saisi le nom, choisissez Duplicate model (Dupliquer le modèle). La page de la configuration s'ouvre et affiche les paramètres actuels de la configuration que vous avez copiée.

  7. (Facultatif) Pour modifier la copie de configuration, choisissez Modifier le modèle, puis apportez vos modifications. Lorsque vous avez terminé, choisissez Publish (Publier).

Suppression d’un modèle

Si vous souhaitez supprimer complètement la configuration d’un modèle de machine learning d’Amazon Pinpoint, vous pouvez la supprimer. Lorsque vous supprimez une configuration, Amazon Pinpoint supprime tous les paramètres de la configuration et la configuration n’est plus disponible pour être utilisée dans les modèles de nouveaux messages et de messages existants. Vous ne pouvez pas récupérer une configuration après l'avoir supprimée.

Avertissement

Si vous supprimez une configuration, Amazon Pinpoint ne sera pas en mesure d’envoyer des messages qui utilisent la configuration et qui n’ont pas encore été envoyés, par exemple les messages de campagne qui doivent être envoyés ultérieurement. Avant de supprimer une configuration, vérifiez et mettez à jour le contenu et les paramètres des modèles de message qui utilisent la configuration. Vérifiez également toutes les campagnes et activités de parcours qui utilisent ces modèles et mettez-les à jour si nécessaire.

Si vous supprimez une configuration, Amazon Pinpoint ne supprime aucune ressource ou donnée utilisée par la configuration et stockée dans une autre configuration. AWS services Cela inclut les solutions et les campagnes Amazon Personalize, ainsi que toutes AWS Lambda les fonctions.

Pour supprimer un modèle de machine learning
  1. Ouvrez la console Amazon Pinpoint à l'adresse. https://console.aws.amazon.com/pinpoint/

  2. Dans le panneau de navigation, choisissez Machine learning models (Modèles de machine learning).

  3. Sur la page Machine learning models (Modèles de machine learning), cochez la case en regard de chaque configuration à supprimer.

  4. Dans le menu Actions, sélectionnez Delete (Supprimer).

  5. Dans la fenêtre qui apparaît, entrez delete pour confirmer que vous souhaitez supprimer les configurations sélectionnées, puis choisissez Delete models (Supprimer les modèles).