Creare una soluzione - Amazon Personalize
Creazione di una soluzione (console)Creazione di una soluzione (AWS CLI)Creazione di una soluzione (AWS SDKs)

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Creare una soluzione

Puoi creare una soluzione personalizzata con la console Amazon Personalize, AWS Command Line Interface (AWS CLI), oppure AWS SDKs. Di seguito sono riportati i passaggi dettagliati per creare una soluzione con la console Amazon Personalize ed esempi di codice che mostrano come creare una soluzione con solo i campi obbligatori.

Creazione di una soluzione (console)

Importante

Per impostazione predefinita, tutte le nuove soluzioni utilizzano l'addestramento automatico. Con la formazione automatica, si sostengono costi di formazione mentre la soluzione è attiva. Per evitare costi inutili, al termine è possibile aggiornare la soluzione per disattivare la formazione automatica. Per informazioni sui costi di formazione, consulta i prezzi di Amazon Personalize.

Per creare una soluzione nella console, scegli il gruppo di set di dati, quindi specifica il nome della soluzione, la ricetta e la configurazione di formazione opzionale.

Per configurare una soluzione (console)

  1. Apri la console Amazon Personalize a https://console.aws.amazon.com/personalize/casa e accedi al tuo account.

  2. Nella pagina dei gruppi di set di dati, scegli il tuo gruppo di set di dati.

  3. Nella pagina Panoramica, per il passaggio 3, esegui una delle seguenti operazioni:

    • Se hai creato un gruppo di set di dati di dominio, scegli Usa risorse personalizzate e scegli Crea soluzioni.

    • Se hai creato un gruppo di set di dati personalizzato, scegli Crea soluzioni.

  4. Per Solution name (Nome soluzione), specificare un nome per la soluzione.

  5. Per Tipo di soluzione, scegli il tipo di soluzione che desideri creare. Il tipo scelto determina le ricette disponibili.

    • Scegli Raccomandazione sugli articoli per ricevere consigli sugli articoli per i tuoi utenti. Ad esempio, consigli personalizzati sui film.

    • Scegli Azioni consigliate per ricevere consigli sulle azioni da intraprendere per i tuoi utenti. Ad esempio, genera la prossima azione migliore per un utente, ad esempio scarica la tua app.

    • Scegli la segmentazione degli utenti per ottenere segmenti di utenti (gruppi di utenti) in base ai dati dei tuoi articoli.

  6. Per Recipe, scegli una ricetta (vediScegliere una ricetta).

  7. Per i tag, aggiungi facoltativamente qualsiasi tag. Per ulteriori informazioni sull'etichettatura delle risorse Amazon Personalize, consulta. Etichettare le risorse di Amazon Personalize

  8. Scegli Next (Successivo).

  9. Nella pagina di configurazione della formazione, personalizza la soluzione per soddisfare le tue esigenze aziendali.

    • In Formazione automatica, scegli se la soluzione utilizza la formazione automatica. Se si utilizza l'allenamento automatico, è possibile modificare laAutomatic training frequency. La frequenza di allenamento predefinita è ogni 7 giorni.

      Si consiglia di utilizzare l'allenamento automatico. In questo modo è più facile mantenere la pertinenza delle raccomandazioni. La frequenza della formazione dipende dai requisiti aziendali, dalla ricetta utilizzata e dalla frequenza di importazione dei dati. Per ulteriori informazioni, consulta Configurazione della formazione automatica. Per informazioni su come mantenere la pertinenza, consultaMantenere la pertinenza delle raccomandazioni.

    • Nella configurazione Hyperparameter, configura qualsiasi opzione di iperparametro in base alla ricetta e alle esigenze aziendali. Diverse ricette utilizzano iperparametri diversi. Per gli iperparametri disponibili, consulta le singole ricette in. Scegliere una ricetta

    • In Colonne per la formazione, se la tua ricetta genera consigli sugli articoli o segmenti di utenti, scegli facoltativamente le colonne che Amazon Personalize considera quando crea le versioni della soluzione. Per ulteriori informazioni, consulta Configurazione delle colonne utilizzate durante l'allenamento.

    • Nella configurazione aggiuntiva, se il set di dati sulle interazioni tra articoli contiene EVENT _ TYPE o entrambe le VALUE colonne EVENT _ TYPE e EVENT _, utilizza facoltativamente i campi Tipo di evento e Soglia del valore dell'evento per scegliere i dati di interazione tra gli elementi che Amazon Personalize utilizza per addestrare il modello. Per ulteriori informazioni, consulta Scelta dei dati di interazione tra gli oggetti utilizzati per l'allenamento.

    • Se utilizzi la Ricetta con classificazione personalizzata ricetta Ricetta di personalizzazione dell'utente o, facoltativamente, specifica un obiettivo e scegli una sensibilità all'obiettivo per ottimizzare la soluzione per un obiettivo oltre alla pertinenza. La sensibilità oggettiva configura il modo in cui Amazon Personalize bilancia gli articoli consigliati in base al tuo obiettivo rispetto alla pertinenza attraverso i dati di interazione. Per ulteriori informazioni, consulta Ottimizzazione di una soluzione per un obiettivo aggiuntivo.

  10. Scegli Avanti ed esamina i dettagli della soluzione. Non puoi modificare la configurazione della soluzione dopo averla creata.

  11. Selezionare Create solution (Crea soluzione). Dopo aver creato una soluzione, Amazon Personalize inizia a creare la prima versione della soluzione entro un'ora. Quando inizia la formazione, puoi monitorarla nella sezione Versioni della soluzione nella pagina dei dettagli della tua soluzione. Le versioni della soluzione create automaticamente hanno un tipo di Training diAUTOMATIC.

    Quando la versione della soluzione è disponibileACTIVE, sei pronto per utilizzarla per ricevere consigli. Il modo in cui utilizzi una versione attiva della soluzione dipende da come ricevi i consigli:

Creazione di una soluzione (AWS CLI)

Importante

Per impostazione predefinita, tutte le nuove soluzioni utilizzano l'addestramento automatico. Con la formazione automatica, si sostengono costi di formazione mentre la soluzione è attiva. Per evitare costi inutili, al termine è possibile aggiornare la soluzione per disattivare la formazione automatica. Per informazioni sui costi di formazione, consulta i prezzi di Amazon Personalize.

Per creare una soluzione con AWS CLI, utilizzare il create-solution comando. Questo comando utilizza l'CreateSolutionAPIoperazione. Il codice seguente mostra come creare una soluzione che utilizzi l'addestramento automatico. Crea automaticamente una nuova versione della soluzione ogni cinque giorni.

Per utilizzare il codice, aggiornalo per assegnare un nome alla soluzione, specifica l'Amazon Resource Name (ARN) del gruppo di set di dati, opzionalmente modifica la frequenza ARN di allenamento e specifica la ricetta da utilizzare. Per informazioni sulle ricetta consulta Scegliere una ricetta. 

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)\"}}"

Dopo aver creato la soluzione, registrala ARN per utilizzi futuri. Con la formazione automatica, la creazione della versione della soluzione inizia subito dopo la creazione della soluzioneACTIVE. Se crei manualmente una versione della soluzione entro un'ora, la soluzione salta il primo addestramento automatico. Dopo l'inizio della formazione, puoi ottenere l'Amazon Resource Name (ARN) della versione della soluzione con l'ListSolutionVersionsAPIoperazione. Per conoscerne lo stato, usa l'DescribeSolutionVersionAPIoperazione.

Quando la versione della soluzione è disponibileACTIVE, sei pronto per utilizzarla per ottenere consigli. Il modo in cui utilizzi una versione attiva della soluzione dipende da come ricevi i consigli:

Creazione di una soluzione (AWS SDKs)

Importante

Per impostazione predefinita, tutte le nuove soluzioni utilizzano l'addestramento automatico. Con la formazione automatica, si sostengono costi di formazione mentre la soluzione è attiva. Per evitare costi inutili, al termine è possibile aggiornare la soluzione per disattivare la formazione automatica. Per informazioni sui costi di formazione, consulta i prezzi di Amazon Personalize.

Per creare una soluzione con AWS SDKs, usa l'CreateSolutionAPIoperazione. Il codice seguente mostra come creare una soluzione che utilizzi la formazione automatica. Crea automaticamente una nuova versione della soluzione ogni cinque giorni.

Per utilizzare il codice, aggiornalo per assegnare un nome alla soluzione, specifica Amazon Resource Name (ARN) del tuo gruppo di set di dati, modifica facoltativamente la frequenza ARN di allenamento e specifica la ricetta che desideri utilizzare. Per informazioni sulle ricetta consulta Scegliere una ricetta.

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();

Dopo aver creato la soluzione, registrala ARN per utilizzi futuri. Con la formazione automatica, la creazione della versione della soluzione inizia subito dopo la creazione della soluzioneACTIVE. Se crei manualmente una versione della soluzione entro un'ora, la soluzione salta il primo addestramento automatico. Dopo l'inizio della formazione, puoi ottenere l'Amazon Resource Name (ARN) della versione della soluzione con l'ListSolutionVersionsAPIoperazione. Per conoscerne lo stato, usa l'DescribeSolutionVersionAPIoperazione.

Puoi usare il seguente codice Python per attendere l'avvio dell'addestramento automatico. Il wait_for_training_to_start metodo restituisce la versione ARN della prima soluzione.

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)

Quando la versione della soluzione è disponibileACTIVE, è possibile utilizzarla per ottenere consigli. Il modo in cui utilizzi una versione attiva della soluzione dipende da come ricevi i consigli: