추가 목표에 맞게 솔루션 최적화

추가 목표에 최적화된 솔루션을 만들려면 다음 create_solution메서드를 사용합니다. solution name, dataset group arn및 recipe arn값을 사용자의 값으로 바꿉니다.

optimizationObjective의 경우, COLUMN_NAME를 해당 목표와 관련된 항목 데이터세트의 숫자 메타데이터 열 이름으로 바꿉니다. 양식objectiveSensitivity, OFF LOWMEDIUM, 또는 을 HIGH 지정하십시오.

import boto3

personalize = boto3.client('personalize')

create_solution_response = personalize.create_solution(
    name= 'solution name', 
    recipeArn = 'recipe arn', 
    datasetGroupArn = 'dataset group arn',
    solutionConfig = {
        "optimizationObjective": {
            "itemAttribute": "COLUMN_NAME",
            "objectiveSensitivity": "MEDIUM"
        }
    }
)
solution_arn = create_solution_response['solutionArn']
print('solution_arn: ', solution_arn)

추가 목표에 최적화된 솔루션을 생성하려면 Amazon Personalize 서비스 클라이언트, 데이터 세트 그룹의 Amazon 리소스 이름 (ARN), 솔루션 이름, 레시피ARN, 항목 속성, 객관적 민감도 수준 등의 createPersonalizeSolution 메서드를 파라미터로 전달하십시오.

public static String createPersonalizeSolution(PersonalizeClient personalizeClient, 
                                             String datasetGroupArn, 
                                             String solutionName, 
                                             String recipeArn,
                                             String itemAttribute, 
                                             String objectiveSensitivity) {
    
    try {
        OptimizationObjective optimizationObjective = OptimizationObjective.builder()
            .itemAttribute(itemAttribute)
            .objectiveSensitivity(objectiveSensitivity)
            .build();
    
        SolutionConfig solutionConfig = SolutionConfig.builder()
            .optimizationObjective(optimizationObjective)
            .build();

        CreateSolutionRequest solutionRequest = CreateSolutionRequest.builder()
            .name(solutionName)
            .datasetGroupArn(datasetGroupArn)
            .recipeArn(recipeArn)
            .solutionConfig(solutionConfig)
            .build();

        CreateSolutionResponse solutionResponse = personalizeClient.createSolution(solutionRequest);
        
        return solutionResponse.solutionArn();

    } catch (PersonalizeException e) {
        System.err.println(e.awsErrorDetails().errorMessage());
        System.exit(1);
    }
    return "";

// Get service clients and commands using ES6 syntax.
import { CreateSolutionCommand, PersonalizeClient } from
  "@aws-sdk/client-personalize";
  
// create the personalizeClient
const personalizeClient = new PersonalizeClient({ region: "REGION"});

// set the solution parameters.
export const createSolutionParam = {
  datasetGroupArn: 'DATASET_GROUP_ARN',              /* required */
  recipeArn: 'RECIPE_ARN',                           /* required */
  name: 'NAME',                                      /* required */
  solutionConfig: {
    optimizationObjective: {
      itemAttribute: "COLUMN_NAME",           /* specify the numerical column from the Items dataset related to your objective */
      objectiveSensitivity: "MEDIUM"          /* specify OFF, LOW, MEDIUM, or HIGH */
    }
  }
};

export const run = async () => {
  try {
    const response = await personalizeClient.send(new CreateSolutionCommand(createSolutionParam));
    console.log("Success", response);
    return response; // For unit tests.
  } catch (err) {
    console.log("Error", err);
  }
};
run();