기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다. # CreateSolution **중요** 기본적으로 모든 새 솔루션은 자동 학습을 사용합니다. 자동 학습을 사용하면 솔루션이 활성화되어 있는 동안 학습 비용이 발생합니다. 불필요한 비용을 방지하기 위해 완료되면 [솔루션을 업데이트](https://docs.aws.amazon.com/personalize/latest/dg/API_UpdateSolution.html)하여 자동 학습을 끌 수 있습니다. 학습 비용에 대한 자세한 내용은 [Amazon Personalize 요금](https://aws.amazon.com/personalize/pricing/)을 참조하세요. 모델 학습(솔루션 버전 생성)을 위한 구성을 생성합니다. 이 구성에는 모델 훈련에 사용할 레시피와 학습 및 기능 변환 파라미터에 사용할 열과 같은 선택적 학습 구성이 포함됩니다. 솔루션 구성에 대한 자세한 내용은 [솔루션 생성 및 구성](https://docs.aws.amazon.com/personalize/latest/dg/customizing-solution-config.html)을 참조하세요. 기본적으로 새 솔루션은 자동 학습을 사용하여 7일마다 솔루션 버전을 생성합니다. 학습 빈도를 변경할 수 있습니다. 솔루션 버전 자동 생성은 솔루션이 ACTIVE 상태가 된 후 1시간 이내에 시작됩니다. 1시간 내에 솔루션 버전을 수동으로 생성하는 경우 솔루션은 첫 번째 자동 학습을 건너뜁니다. 자세한 내용은 [자동 학습 구성](https://docs.aws.amazon.com/personalize/latest/dg/solution-config-auto-training.html)을 참조하세요. 자동 학습을 끄려면 `performAutoTraining`을 false로 설정합니다. 자동 학습을 끄는 경우 [CreateSolutionVersion](https://docs.aws.amazon.com/personalize/latest/dg/API_CreateSolutionVersion.html) 작업을 직접적으로 호출하여 솔루션 버전을 수동으로 생성해야 합니다. 학습이 시작된 후 [ListSolutionVersions](https://docs.aws.amazon.com/personalize/latest/dg/API_ListSolutionVersions.html) API 작업을 사용하여 솔루션 버전의 Amazon 리소스 이름(ARN)을 가져올 수 있습니다. 상태를 가져오려면 [DescribeSolutionVersion](https://docs.aws.amazon.com/personalize/latest/dg/API_DescribeSolutionVersion.html)을 사용합니다. 학습이 완료되면 [GetSolutionMetrics](https://docs.aws.amazon.com/personalize/latest/dg/API_GetSolutionMetrics.html)를 호출하여 모델 정확도를 평가할 수 있습니다. 솔루션 버전이 마음에 들면 [CreateCampaign](https://docs.aws.amazon.com/personalize/latest/dg/API_CreateCampaign.html)울 사용하여 배포합니다. 캠페인은 [GetRecommentions](https://docs.aws.amazon.com/personalize/latest/dg/API_RS_GetRecommendations.html) API를 통해 클라이언트에게 추천을 제공합니다. **참고** Personalize는 현재 솔루션 하이퍼파라미터에 대해 `hpoObjective`구성을 지원하지 않습니다. **상태** 솔루션은 다음 상태 중 하나일 수 있습니다. + CREATE PENDING > CREATE IN\$1PROGRESS > ACTIVE 또는 CREATE FAILED + DELETE PENDING > DELETE IN\$1PROGRESS 솔루션의 상태를 가져오려면 [DescribeSolution](https://docs.aws.amazon.com/personalize/latest/dg/API_DescribeSolution.html)을 호출합니다. 수동 학습을 사용하는 경우 `CreateSolutionVersion`을 직접적으로 호출하기 전에 상태가 ACTIVE여야 합니다. **관련 API** + [UpdateSolution](https://docs.aws.amazon.com/personalize/latest/dg/API_UpdateSolution.html) + [ListSolutions](https://docs.aws.amazon.com/personalize/latest/dg/API_ListSolutions.html) + [솔루션 생성Version](https://docs.aws.amazon.com/personalize/latest/dg/API_CreateSolutionVersion.html) + [DescribeSolution](https://docs.aws.amazon.com/personalize/latest/dg/API_DescribeSolution.html) + [DeleteSolution](https://docs.aws.amazon.com/personalize/latest/dg/API_DeleteSolution.html) + [ListSolutionVersions](https://docs.aws.amazon.com/personalize/latest/dg/API_ListSolutionVersions.html) + [DescribeSolutionVersion](https://docs.aws.amazon.com/personalize/latest/dg/API_DescribeSolutionVersion.html) ## 구문 요청 ``` { "datasetGroupArn": "string", "eventType": "string", "name": "string", "performAutoML": boolean, "performAutoTraining": boolean, "performHPO": boolean, "performIncrementalUpdate": boolean, "recipeArn": "string", "solutionConfig": { "algorithmHyperParameters": { "string" : "string" }, "autoMLConfig": { "metricName": "string", "recipeList": [ "string" ] }, "autoTrainingConfig": { "schedulingExpression": "string" }, "eventsConfig": { "eventParametersList": [ { "eventType": "string", "eventValueThreshold": number, "weight": number } ] }, "eventValueThreshold": "string", "featureTransformationParameters": { "string" : "string" }, "hpoConfig": { "algorithmHyperParameterRanges": { "categoricalHyperParameterRanges": [ { "name": "string", "values": [ "string" ] } ], "continuousHyperParameterRanges": [ { "maxValue": number, "minValue": number, "name": "string" } ], "integerHyperParameterRanges": [ { "maxValue": number, "minValue": number, "name": "string" } ] }, "hpoObjective": { "metricName": "string", "metricRegex": "string", "type": "string" }, "hpoResourceConfig": { "maxNumberOfTrainingJobs": "string", "maxParallelTrainingJobs": "string" } }, "optimizationObjective": { "itemAttribute": "string", "objectiveSensitivity": "string" }, "trainingDataConfig": { "excludedDatasetColumns": { "string" : [ "string" ] }, "includedDatasetColumns": { "string" : [ "string" ] } } }, "tags": [ { "tagKey": "string", "tagValue": "string" } ] } ``` ## 요청 파라미터 요청은 JSON 형식으로 다음 데이터를 받습니다. ** [datasetGroupArn](#API_CreateSolution_RequestSyntax) ** 학습 데이터를 제공하는 데이터세트 그룹의 리소스 이름(ARN)입니다. 유형: 문자열 길이 제약: 최대 길이 256. 패턴: `arn:([a-z\d-]+):personalize:.*:.*:.+` 필수 여부: 예 ** [eventType](#API_CreateSolution_RequestSyntax) ** 여러 이벤트 유형(`EVENT_TYPE` 스키마 필드 사용)이 있는 경우 이 파라미터는 모델 학습에 사용되는 이벤트 유형(예: ‘click’ 또는 ‘like’)입니다. `eventType`이 제공되지 않으면 Personalize는 유형에 관계없이 동일한 가중치로 모든 상호작용을 학습에 사용합니다. 유형: 문자열 길이 제약: 최대 길이 256. 필수 여부: 아니요 ** [name](#API_CreateSolution_RequestSyntax) ** 솔루션의 이름. 유형: 문자열 길이 제약: 최소 길이 1. 최대 길이 63. 패턴: `^[a-zA-Z0-9][a-zA-Z0-9\-_]*` 필수 여부: 예 ** [performAutoML](#API_CreateSolution_RequestSyntax) ** 자동화된 기계 학습은 활성화하지 않는 것이 좋습니다. 대신 사용 사례를 사용 가능한 Personalize 레시피에 맞춥니다. 자세한 내용은 [레시피 선택](https://docs.aws.amazon.com/personalize/latest/dg/working-with-predefined-recipes.html)을 참조하세요. 자동 기계 학습(AutoML) 수행 여부. 기본값은 `false`입니다. 이 경우에는 `recipeArn`를 지정해야 합니다. `true`로 설정하면 Personalize는 학습 데이터를 분석하고 최적의 USER\$1PERSONALIZATION 레시피와 하이퍼파라미터를 선택합니다. 이 경우에는 `recipeArn`을 생략해야 합니다. Personalize는 하이퍼파라미터에 대해 서로 다른 값으로 테스트를 실행하여 최적의 레시피를 결정합니다. AutoML을 사용할 경우 특정 레시피를 선택하는 것에 비해 학습 과정이 더 길어집니다. 유형: 부울 필수 항목 여부: 아니요 ** [performAutoTraining](#API_CreateSolution_RequestSyntax) ** 솔루션이 자동 학습을 사용하여 새 솔루션 버전(학습된 모델)을 생성하는지 여부입니다. 기본값은 `True` 며 솔루션은 7일마다 새 솔루션 버전을 자동으로 생성합니다. `AutoTrainingConfig`에서 `schedulingExpression`을 솔루션 구성의 일부로 지정하여 학습 빈도를 변경할 수 있습니다. 자동 학습에 대한 자세한 내용은 [자동 학습 구성](https://docs.aws.amazon.com/personalize/latest/dg/solution-config-auto-training.html)을 참조하세요. 솔루션 버전 자동 생성은 솔루션이 ACTIVE 상태가 된 후 1시간 이내에 시작됩니다. 1시간 내에 솔루션 버전을 수동으로 생성하는 경우 솔루션은 첫 번째 자동 학습을 건너뜁니다. 학습이 시작된 후 [ListSolutionVersions](https://docs.aws.amazon.com/personalize/latest/dg/API_ListSolutionVersions.html) API 작업을 사용하여 솔루션 버전의 Amazon 리소스 이름(ARN)을 가져올 수 있습니다. 상태를 가져오려면 [DescribeSolutionVersion](https://docs.aws.amazon.com/personalize/latest/dg/API_DescribeSolutionVersion.html)을 사용합니다. 유형: 부울 필수 항목 여부: 아니요 ** [performHPO](#API_CreateSolution_RequestSyntax) ** 지정 또는 선택한 레시피에서 하이퍼파라미터 최적화(HPO)를 수행할지 여부. 기본값은 `false`입니다. AutoML을 수행할 때 이 파라미터는 항상 `true`이므로 `false`로 설정하지 않아야 합니다. 유형: 부울 필수 항목 여부: 아니요 ** [performIncrementalUpdate](#API_CreateSolution_RequestSyntax) ** 모델에 대한 증분 훈련 업데이트를 수행할지 여부입니다. 활성화하면 전체 재훈련 없이 모델이 새 데이터에서 더 자주 학습할 수 있으므로 거의 실시간으로 개인화할 수 있습니다. 이 파라미터는 의미 체계 유사성 레시피를 사용하는 솔루션에서만 지원됩니다. 유형: 부울 필수 항목 여부: 아니요 ** [recipeArn](#API_CreateSolution_RequestSyntax) ** 모델 교육에 사용할 레시피의 Amazon 리소스 이름(ARN). `performAutoML`이 false인 경우 필수입니다. 다양한 Amazon Personalize 레시피 및 해당 ARN에 대한 자세한 내용은 [레시피 선택](https://docs.aws.amazon.com/personalize/latest/dg/working-with-predefined-recipes.html)을 참조하세요. 유형: 문자열 길이 제약: 최대 길이 256. 패턴: `arn:([a-z\d-]+):personalize:.*:.*:.+` 필수 여부: 아니요 ** [solutionConfig](#API_CreateSolution_RequestSyntax) ** 솔루션의 구성 속성입니다. `performAutoML`가 true로 설정된 경우 Personalize는 솔루션 구성의 `autoMLConfig`섹션만 평가합니다. Personalize는 현재 `hpoObjective`구성을 지원하지 않습니다. 유형: [SolutionConfig](API_SolutionConfig.md)객체 필수 여부: 아니요 ** [tags](#API_CreateSolution_RequestSyntax) ** 솔루션에 적용할 [태그](https://docs.aws.amazon.com/personalize/latest/dg/tagging-resources.html)의 목록입니다. 유형: [Tag](API_Tag.md)객체 어레이 어레이 멤버: 최소 항목 수 0개. 최대 항목 수 200개. 필수 여부: 아니요 ## 응답 구문 ``` { "solutionArn": "string" } ``` ## 응답 요소 작업이 성공하면 서비스가 HTTP 200 응답을 반송합니다. 다음 데이터는 서비스에 의해 JSON 형식으로 반환됩니다. ** [solutionArn](#API_CreateSolution_ResponseSyntax) ** 솔루션의 ARN입니다. 유형: 문자열 길이 제약: 최대 길이 256. 패턴: `arn:([a-z\d-]+):personalize:.*:.*:.+` ## 오류 ** InvalidInputException ** 필드 또는 파라미터에 유효한 값을 제공합니다. HTTP 상태 코드: 400 ** LimitExceededException ** 초당 요청 수 한도를 초과했습니다. HTTP 상태 코드: 400 ** ResourceAlreadyExistsException ** 지정된 리소스가 이미 있습니다. HTTP 상태 코드: 400 ** ResourceInUseException ** 지정된 리소스가 이미 사용 중입니다. HTTP 상태 코드: 400 ** ResourceNotFoundException ** 지정된 리소스를 찾을 수 없습니다. HTTP 상태 코드: 400 ** TooManyTagsException ** 이 리소스에 적용할 수 있는 최대 태그 수를 초과했습니다. HTTP 상태 코드: 400 ## 참고 언어별 AWS SDKs + [AWS 명령줄 인터페이스 V2](https://docs.aws.amazon.com/goto/cli2/personalize-2018-05-22/CreateSolution) + [AWS .NET V4용 SDK](https://docs.aws.amazon.com/goto/DotNetSDKV4/personalize-2018-05-22/CreateSolution) + [AWS SDK for C\$1\$1](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForCpp/personalize-2018-05-22/CreateSolution) + [AWS Go용 SDK v2](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForGoV2/personalize-2018-05-22/CreateSolution) + [AWS Java V2용 SDK](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForJavaV2/personalize-2018-05-22/CreateSolution) + [AWS SDK for JavaScript V3](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForJavaScriptV3/personalize-2018-05-22/CreateSolution) + [AWS SDK for Kotlin](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForKotlin/personalize-2018-05-22/CreateSolution) + [AWS PHP V3용 SDK](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForPHPV3/personalize-2018-05-22/CreateSolution) + [AWS Python용 SDK](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/personalize-2018-05-22/CreateSolution) + [AWS SDK for Ruby V3](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForRubyV3/personalize-2018-05-22/CreateSolution)