開始方法 (AWS CLI)

次のコマンドを実行してデータセットグループを作成します。データセットグループを暗号化するには、AWS Key Management Service キー ARN と、そのキーへの許可を持つ IAM ロールのARN を入力パラメータとして渡します。API の詳細については、「CreateDatasetGroup」を参照してください。

aws personalize create-dataset-group --name MovieRatingDatasetGroup --kms-key-arn arn:aws:kms:us-west-2:01234567890:key/1682a1e7-a94d-4d92-bbdf-837d3b62315e --role-arn arn:aws:iam::01234567890:KMS-key-access

データセットグループの ARN が表示されます。次に例を示します。

{
  "datasetGroupArn": "arn:aws:personalize:us-west-2:acct-id:dataset-group/MovieRatingDatasetGroup"
}

作成したデータセットグループを表示するには、返されたデータセットグループの ARN を指定して、describe-dataset-group コマンドを使用します。

aws personalize describe-dataset-group \
--dataset-group-arn arn:aws:personalize:us-west-2:acct-id:dataset-group/MovieRatingDatasetGroup

データセットグループとそのプロパティが表示されます。次に例を示します。

{
    "datasetGroup": {
        "name": "MovieRatingDatasetGroup",
        "datasetGroupArn": "arn:aws:personalize:us-west-2:acct-id:dataset-group/MovieRatingDatasetGroup",
        "status": "ACTIVE",
        "creationDateTime": 1542392161.262,
        "lastUpdatedDateTime": 1542396513.377
    }
}

データセットグループの ARN が不明な場合は、list-dataset-groups コマンドを使用して、作成したすべてのデータセットグループとその ARN を表示します。

aws personalize list-dataset-groups

次のコードを MovieRatingSchema.json という名前のファイルに保存して、スキーマファイルを JSON 形式で作成します。スキーマは、以前に ratings.csv に追加したヘッダーと一致します。スキーマ名である Interactions は、Amazon Personalize で認識されるデータセットの種類の 1 つと一致します。詳細については、「Amazon Personalize スキーマのスキーマ JSON ファイルの作成」を参照してください。

{
  "type": "record",
  "name": "Interactions",
  "namespace": "com.amazonaws.personalize.schema",
  "fields": [
      {
          "name": "USER_ID",
          "type": "string"
      },
      {
          "name": "ITEM_ID",
          "type": "string"
      },
      {
          "name": "TIMESTAMP",
          "type": "long"
      }
  ],
  "version": "1.0"
}

次のコマンドを実行してスキーマを作成します。前のステップで保存したファイルを指定します。次の例は、現在のフォルダに属するファイルを示しています。API の詳細については、「CreateSchema」を参照してください。

aws personalize create-schema \
  --name MovieRatingSchema \
  --schema file://MovieRatingSchema.json

スキーマの Amazon リソースネーム (ARN) が表示されます。次に例を示します。

{
  "schemaArn": "arn:aws:personalize:us-west-2:acct-id:schema/MovieRatingSchema"
}

次のコマンドを実行して空のデータセットを作成します。前のステップで返されたデータセットグループの ARN とスキーマの ARN を指定します。dataset-type は、前のステップのスキーマ name と一致する必要があります。API の詳細については、「CreateDataset」を参照してください。

aws personalize create-dataset \
  --name MovieRatingDataset \
  --dataset-group-arn arn:aws:personalize:us-west-2:acct-id:dataset-group/MovieRatingDatasetGroup \
  --dataset-type Interactions \
  --schema-arn arn:aws:personalize:us-west-2:acct-id:schema/MovieRatingSchema

データセットの ARN が表示されます。次に例を示します。

{
  "datasetArn": "arn:aws:personalize:us-west-2:acct-id:dataset/MovieRatingDatasetGroup/INTERACTIONS"
}

トレーニングデータをデータセットに追加します。

1. 次のコマンドを実行してデータセットのインポートジョブを作成します。前のステップで返されたデータセットの ARN と Amazon S3 バケットの名前を指定します。Amazon Personalize 向けの IAM ロールの作成 で作成した AWS Identity and Access Management (IAM) ロールの ARN を指定します。API の詳細については、「CreateDatasetImportJob」を参照してください。

   aws personalize create-dataset-import-job \
     --job-name MovieRatingImportJob \
     --dataset-arn arn:aws:personalize:us-west-2:acct-id:dataset/MovieRatingDatasetGroup/INTERACTIONS \
     --data-source dataLocation=s3://amzn-s3-demo-bucket/ratings.csv \
     --role-arn roleArn

   データセットのインポートジョブの ARN が表示されます。次に例を示します。

   {
     "datasetImportJobArn": "arn:aws:personalize:us-west-2:acct-id:dataset-import-job/MovieRatingImportJob"
   }

2. describe-dataset-import-job コマンドを使用してステータスを確認します。前のステップで返されたデータセットのインポートジョブの ARN を指定します。API の詳細については、「DescribeDatasetImportJob」を参照してください。

   aws personalize describe-dataset-import-job \
     --dataset-import-job-arn arn:aws:personalize:us-west-2:acct-id:dataset-import-job/MovieRatingImportJob

   データセットのインポートジョブのプロパティとそのステータスが表示されます。最初、status は CREATE PENDING と表示されます。次に例を示します。

   {
     "datasetImportJob": {
         "jobName": "MovieRatingImportJob",
         "datasetImportJobArn": "arn:aws:personalize:us-west-2:acct-id:dataset-import-job/MovieRatingImportJob",
         "datasetArn": "arn:aws:personalize:us-west-2:acct-id:dataset/MovieRatingDatasetGroup/INTERACTIONS",
         "dataSource": {
             "dataLocation": "s3://amzn-s3-demo-bucket/ratings.csv"
         },
         "roleArn": "role-arn",
         "status": "CREATE PENDING",
         "creationDateTime": 1542392161.837,
         "lastUpdatedDateTime": 1542393013.377
     }
   }

   ステータスが ACTIVE と表示されると、データセットのインポートが完了します。これで、指定したデータセットを使用してモデルをトレーニングする準備が整いました。

   注記

   インポートには時間がかかります。データセットのインポートが完了するまで待ってから、データセットを使用してモデルのトレーニングを開始します。

モデルトレーニングの設定を作成するには、次のコマンドを実行します。このコマンドは、自動トレーニングを使用するソリューションを作成します。7 日ごと (デフォルト) に新しいソリューションバージョンが自動的に作成されます。

aws personalize create-solution \
  --name MovieSolution \
  --dataset-group-arn arn:aws:personalize:us-west-2:acct-id:dataset-group/MovieRatingDatasetGroup \
  --recipe-arn arn:aws:personalize:::recipe/aws-user-personalization-v2 \ 
  --perform-auto-training \
  --solution-config "{\"autoTrainingConfig\": {\"schedulingExpression\": \"rate(7 days)\"}}"

ソリューションの ARN が表示されます。次に例を示します。

{
  "solutionArn": "arn:aws:personalize:us-west-2:acct-id:solution/MovieSolution"
}

describe-solution コマンドを使用して [create] (作成) のステータスを確認します。前のステップで返されたソリューションの ARN を指定します。API の詳細については、「DescribeSolution」を参照してください。

aws personalize describe-solution \
  --solution-arn arn:aws:personalize:us-west-2:acct-id:solution/MovieSolution

ソリューションのプロパティと作成の status が表示されます。例:

{      
  "solution": {
      "name": "MovieSolution",
      "solutionArn": "arn:aws:personalize:us-west-2:acct-id:solution/MovieSolution",
      "performHPO": false,
      "performAutoML": false,
      "recipeArn": "arn:aws:personalize:::recipe/aws-user-personalization-v2",
      "datasetGroupArn": "arn:aws:personalize:us-west-2:acct-id:dataset-group/MovieRatingDatasetGroup",
      "solutionConfig": {
            "algorithmHyperParameters": {
                "apply_recency_bias": "true"
            },
            "featureTransformationParameters": {},
            "autoTrainingConfig": {
                "schedulingExpression": "rate(7 days)"
            }
       },
      "status": "ACTIVE",
      "creationDateTime": "2021-05-12T16:27:59.819000-07:00",
      "lastUpdatedDateTime": "2021-05-12T16:27:59.819000-07:00"
  }
}

自動トレーニングでは、ソリューションバージョントレーニングは、ソリューションがアクティブになってから 1 時間以内に開始されます。トレーニングの開始後、次の ListSolutionVersions コマンドを使用して、ソリューションバージョンの Amazon リソースネーム (ARN) を取得できます。

aws personalize list-solution-versions --solution-arn arn:aws:personalize:us-west-2:acct-id:solution/MovieSolution

describe-solution-version コマンドを使用して、ソリューションバージョンの [training] (トレーニング) ステータスを確認します。前のステップで返ったソリューションバージョンの ARN を指定します。API の詳細については、「DescribeSolutionVersion」を参照してください。

aws personalize describe-solution-version \
  --solution-version-arn arn:aws:personalize:us-west-2:acct-id:solution/MovieSolution/version-id

ソリューションバージョンのプロパティとトレーニングの status が表示されます。最初、ステータスには CREATE PENDING と表示されます。次に例を示します。

{
  "solutionVersion": {
      "solutionVersionArn": "arn:aws:personalize:us-west-2:acct-id:solution/MovieSolution/<version-id>",
      ...,
      "status": "CREATE PENDING"
  }
}

ソリューションバージョン status が ACTIVE になったら、トレーニングは完了です。

これで、トレーニングメトリクスを確認し、ソリューションバージョンを使用してキャンペーンを作成できます。

ソリューションバージョンのパフォーマンスを検証するには、そのメトリクスを確認できます。次のコマンドを実行して、ソリューションバージョンのメトリクスを取得します。以前に返ったソリューションバージョンの ARN を指定します。API の詳細については、「GetSolutionMetrics」を参照してください。

aws personalize get-solution-metrics \
  --solution-version-arn arn:aws:personalize:us-west-2:acct-id:solution/MovieSolution/version-id

レスポンスの例を次に示します。

{
  "solutionVersionArn": "arn:aws:personalize:us-west-2:acct-id:solution/www-solution/<version-id>",
  "metrics": {
        "coverage": 0.0485,
        "mean_reciprocal_rank_at_25": 0.0381,
        "normalized_discounted_cumulative_gain_at_10": 0.0363,
        "normalized_discounted_cumulative_gain_at_25": 0.0984,
        "normalized_discounted_cumulative_gain_at_5": 0.0175,
        "precision_at_10": 0.0107,
        "precision_at_25": 0.0207,
        "precision_at_5": 0.0107
    }
}

次のコマンドを実行してキャンペーンを作成します。前のステップで返ったソリューションバージョンの ARN を指定します。API の詳細については、「CreateCampaign」を参照してください。

aws personalize create-campaign \
  --name MovieRecommendationCampaign \
  --solution-version-arn arn:aws:personalize:us-west-2:acct-id:solution/MovieSolution/version-id \
  --min-provisioned-tps 1

レスポンスの例を次に示します。

{
  "campaignArn": "arn:aws:personalize:us-west-2:acct-id:campaign/MovieRecommendationCampaign"
}

次のコマンドを実行してデプロイのステータスを確認します。前のステップで返されたキャンペーンの ARN を指定します。API の詳細については、「DescribeCampaign」を参照してください。

aws personalize describe-campaign \
  --campaign-arn arn:aws:personalize:us-west-2:acct-id:campaign/MovieRecommendationCampaign

レスポンスの例を次に示します。

{
  "campaign": { 
      "name": "MovieRecommendationCampaign",
      "campaignArn": "arn:aws:personalize:us-west-2:acct-id:campaign/MovieRecommendationCampaign",
      "solutionVersionArn": "arn:aws:personalize:us-west-2:acct-id:solution/MovieSolution/<version-id>",
      "minProvisionedTPS": "1",
      "creationDateTime": 1543864775.923,
      "lastUpdatedDateTime": 1543864791.923,
      "status": "CREATE IN_PROGRESS"
  }
}