추천자 업데이트

추천자를 만든 후 추천자의 구성을 업데이트할 수 있습니다.

Personalize 콘솔, AWS Command Line Interface(AWS CLI) 또는 AWSSDK를 사용하여 추천자를 업데이트할 수 있습니다.

추천자 업데이트(Personalize 콘솔)

추천을 생성한 후에는 업데이트할 수 있습니다. 추천자가 학습에서 사용하는 열과 추천자의 초당 최소 추천 요청량을 업데이트할 수 있습니다. 가장 적합한 추천 제품과 추천 제품 사용 사례의 경우 탐색 구성을 업데이트할 수 있습니다. 콘솔을 사용하여 추천자를 업데이트하려면 다음과 같이 합니다.

추천자 업데이트(AWS CLI)

AWS CLI에서 추천자를 업데이트하려면 update-recommender명령을 사용합니다. 추천자의 리소스 이름(ARN)과 업데이트된 구성을 제공합니다. 다음 코드는 추천자가 학습에 사용하는 열을 업데이트하는 방법을 보여줍니다.

aws personalize update-recommender \
--dataset-group-arn dataset group ARN \
--recommender-config "{\"trainingDataConfig\": {\"excludedDatasetColumns\": { \"datasetType\" : [ \"column1Name\", \"column2Name\"]}}}"

학습에 사용된 열을 수정하면 Personalize이 추천자를 지원하는 모델의 전체 재학습을 자동으로 시작합니다. 업데이트가 완료되더라도 추천자로부터 추천을 받을 수 있습니다. 추천자는 업데이트가 완료될 때까지 이전 구성을 사용합니다. 이 업데이트의 상태를 추적하려면 DescribeRecommender작업에서 반환된 latestRecommenderUpdate을 사용합니다.

변경할 수 있는 다른 옵션에 대한 자세한 내용은 RecommenderConfig단원을 참조하세요.

추천자 업데이트(AWS SDK)

AWS에서 추천자를 업데이트하려면 UpdateRecommender작업을 사용합니다. 추천자의 리소스 이름(ARN)을 제공하고 새 구성을 지정합니다. 다음 코드는 추천자가 학습에 사용하는 열을 업데이트하는 방법을 보여줍니다.

SDK for Python (Boto3)

import boto3

personalize = boto3.client('personalize')

update_recommender_response = personalize.update_recommender(
  recommenderArn = 'dataset group ARN',
  recommenderConfig = {
    "trainingDataConfig": {
      "excludedDatasetColumns": { 
        "datasetType": ["COLUMN_A", "COLUMN_B"]
      }
    }
  }     
)

SDK for JavaScript v3

// Get service clients and commands using ES6 syntax.
import { UpdateRecommenderCommand, PersonalizeClient } from
  "@aws-sdk/client-personalize";

// create personalizeClient
const personalizeClient = new PersonalizeClient({
  region: "REGION"
});

// set the request's parameters
export const updateRecommenderParam = {
  recommenderArn: "RECOMMENDER_ARN", /* required */
  recommenderConfig: {
    trainingDataConfig: {
      excludedDatasetColumns: {
        "DATASET_TYPE": ["COLUMN_A", "COLUMN_B"]   
      }
    }
  }
};

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

recommenderConfig의 excludedDatasetColumns에서 학습에 사용된 열을 수정하면 Personalize이 추천자를 지원하는 모델의 전체 재학습을 자동으로 시작합니다. 업데이트가 완료되더라도 추천자로부터 추천을 받을 수 있습니다. 추천자는 업데이트가 완료될 때까지 이전 구성을 사용합니다. 이 업데이트의 상태를 추적하려면 DescribeRecommender작업에서 반환된 latestRecommenderUpdate을 사용합니다.

변경할 수 있는 다른 옵션에 대한 자세한 내용은 RecommenderConfig단원을 참조하세요.