Atualização de um recomendador - Amazon Personalize
Atualização de um recomendador (console do Amazon Personalize)Atualização de um recomendador (AWS CLI)Atualização de um recomendador (AWS SDKs)

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Atualização de um recomendador

Depois de criar um recomendador, você pode atualizar a configuração do recomendador:

  • Você pode atualizar as colunas que o recomendador usa no treinamento. Se você modificar as colunas usadas no treinamento, o Amazon Personalize iniciará automaticamente um novo treinamento completo dos modelos que apoiam seu recomendador. Enquanto a atualização é concluída, você ainda pode receber recomendações do recomendador. Até que a reciclagem seja concluída, o recomendador usa a configuração anterior. Para rastrear o status dessa atualização, use latestRecommenderUpdate retornado na operação DescribeRecommender. Se você fornecer as mesmas colunas fornecidas ao criar o recomendador, nenhuma atualização ocorrerá.

  • Você pode atualizar as solicitações mínimas de recomendação do recomendador por segundo. Isso especifica a taxa de transferência básica da solicitação de recomendação que é provisionada pelo Amazon Personalize. Um alto valor aumentará sua conta. Recomendamos começar com 1. Monitore seu uso usando CloudWatch as métricas da Amazon e aumente-as conforme necessário. Para obter mais informações, consulte Solicitações mínimas de recomendação por segundo e ajuste de escala automático.

  • Para os casos de uso Melhores opções para você e Recomendados para você, você pode atualizar a configuração de exploração ajustando a ênfase na exploração de itens relevantes e o limite de idade do item de exploração. Para obter informações sobre exploração, consulte a seção do seu caso de uso em Escolher um caso de uso.

Você pode atualizar os recomendadores com o console Amazon Personalize AWS Command Line Interface ,AWS CLI() ou. AWS SDKs

Atualização de um recomendador (console do Amazon Personalize)

Após criar um recomendador, você pode atualizá-lo. Você pode atualizar as colunas que o recomendador usa no treinamento e as solicitações mínimas de recomendação do recomendador por segundo. Para os casos de uso Melhores opções para você e Recomendados para você, você pode atualizar a configuração de exploração. Para atualizar um recomendador com o console, siga o procedimento a seguir.

Para atualizar a configuração de um recomendador (console)

  1. Abra o console Amazon Personalize em https://console.aws.amazon.com/personalize/casa e faça login na sua conta.

  2. Na página Grupos do conjunto de dados, escolha seu grupo de conjuntos de dados do domínio.

  3. No painel de navegação, selecione Recomendadores.

  4. Na página Recomendadores, escolha o recomendador que você deseja atualizar.

  5. Na configuração do Recomendador, escolha Editar.

  6. Altere a configuração do recomendador e escolha Atualizar. Para obter informações sobre as diversas opções de configuração, consulte Criar recomendadores (console).

Atualização de um recomendador (AWS CLI)

Para atualizar o recomender com o AWS CLI, use o update-recommender comando. Forneça o Amazon Resource Name (ARN) para o recomendador e a configuração atualizada. O código a seguir mostra como atualizar as colunas que um recomendador usa para treinamento.

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

Se você modificar as colunas usadas no treinamento, o Amazon Personalize iniciará automaticamente uma nova reciclagem completa dos modelos que apoiam seu recomendador. Enquanto a atualização é concluída, você ainda pode receber recomendações do recomendador. Até que a reciclagem seja concluída, o recomendador usa a configuração anterior. Para rastrear o status dessa atualização, use latestRecommenderUpdate retornado na operação DescribeRecommender.

Para obter mais informações sobre as diferentes opções que podem ser configuradas, consulte RecommenderConfig.

Atualização de um recomendador (AWS SDKs)

Para atualizar o recomendador com o AWS, use a UpdateRecommender operação. Forneça o Amazon Resource Name (ARN) para o recomendador e especifique a nova configuração. O código a seguir mostra como atualizar as colunas que um recomendador usa para treinamento.

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();

Se você modificar as colunas usadas no treinamento em excludedDatasetColumns do recommenderConfig, o Amazon Personalize iniciará automaticamente uma nova reciclagem completa dos modelos que apoiam seu recomendador. Enquanto a atualização é concluída, você ainda pode receber recomendações do recomendador. Até que a reciclagem seja concluída, o recomendador usa a configuração anterior. Para rastrear o status dessa atualização, use latestRecommenderUpdate retornado na operação DescribeRecommender.

Para obter mais informações sobre as diferentes opções que podem ser configuradas, consulte RecommenderConfig.