開始方法 (SDK for Python (Boto3))

以下のコードを使用して、Amazon Personalize でスキーマを作成します。getting-started-schema を、スキーマの名前に置き換えます。

import json
schema = {
  "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"
}

create_interactions_schema_response = personalize.create_schema(
    name='getting-started-schema',
    schema=json.dumps(schema)
)

interactions_schema_arn = create_interactions_schema_response['schemaArn']
print(json.dumps(create_interactions_schema_response, indent=2))

次のコードを使用してデータセットグループを作成します。dataset group name をデータセットグループの名前に置き換えます。

response = personalize.create_dataset_group(name = 'dataset group name')
dataset_group_arn = response['datasetGroupArn']

description = personalize.describe_dataset_group(datasetGroupArn = dataset_group_arn)['datasetGroup']

print('Name: ' + description['name'])
print('ARN: ' + description['datasetGroupArn'])
print('Status: ' + description['status'])

次のコードを使用して、新しいデータセットグループにアイテムインタラクションデータセットを作成します。データセットに名前を付け、前のステップの schema_arn および dataset_group_arn を指定します。

response = personalize.create_dataset(
    name = 'datase_name',
    schemaArn = 'schema_arn',
    datasetGroupArn = 'dataset_group_arn',
    datasetType = 'Interactions'
)

dataset_arn = response['datasetArn']

以下のコードとともにデータセットのインポートジョブを使用してデータをインポートします。このコードでは describe_dataset_import_job メソッドを使用してジョブのステータスを追跡します。

パラメータとして、ジョブの名前、前のステップdataset_arnの 、トレーニングデータを保存した Amazon S3 バケットパス (s3://bucket name/folder name/ratings.csv）、サービスIAMロールの を渡しますARN。このロールは 開始方法の前提条件 の一部として作成しました。Amazon Personalize には、バケットにアクセスするための許可が必要です。「Amazon Personalize に対する、Amazon S3 リソースへのアクセスの付与」を参照してください。

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',
    importMode = 'FULL'
)

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)

次のコードを使用して新しいソリューションを作成します。パラメータとして、前の dataset_group_arn の 、ソリューションの名前、User-Personalization-v2 レシピ () ARNの を渡しますarn:aws:personalize:::recipe/aws-user-personalization-v2。 User-Personalization-v2 後で使用するために、新しいソリューションARNの を保存します。

create_solution_response = personalize.create_solution(
  name='solution name', 
  recipeArn= 'arn:aws:personalize:::recipe/aws-user-personalization-v2', 
  datasetGroupArn = 'dataset group arn'
)
solution_arn = create_solution_response['solutionArn']
print('solution_arn: ', solution_arn)

次のコードを使用してソリューションバージョンを作成します。前のステップからの solution_arn をパラメータとして渡します。次のコードは、ソリューションバージョンを作成します。トレーニング中、コードは DescribeSolutionVersion 操作を使用してソリューションバージョンのステータスを取得します。トレーニングが完了すると、 メソッドは新しいソリューションバージョンの ARN を返します。後で使用するために、これを保存します。

import time
import json

create_solution_version_response = personalize.create_solution_version(
    solutionArn = solution_arn
)

solution_version_arn = create_solution_version_response['solutionVersionArn']
print(json.dumps(create_solution_version_response, indent=2))

max_time = time.time() + 3*60*60 # 3 hours
while time.time() < max_time:
    describe_solution_version_response = personalize.describe_solution_version(
        solutionVersionArn = solution_version_arn
    )
    status = describe_solution_version_response["solutionVersion"]["status"]
    print("SolutionVersion: {}".format(status))
    
    if status == "ACTIVE" or status == "CREATE FAILED":
        break
        
    time.sleep(60)