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数据源 从右侧下拉框中选择RES系统中已有的数据源。当无可用数据源时,此下拉框为空。 描述 对于该场景的描述信息。 场景规格 - 选择离线计算、实时计算、排序模型训练规格和在线并发数。 个性化配置 匹配特征对 匹配用户和物品特征,以便于筛选出该用户相关联的物品进行推荐。 用户特征名:从
st.add(putRecordsRequestEntry); putRecordsRequest.setRecords(putRecordsRequestEntryList); dic.putRecords(putRecordsRequest); } catch
st.add(putRecordsRequestEntry); putRecordsRequest.setRecords(putRecordsRequestEntryList); dic.putRecords(putRecordsRequest); } catch
说明 spec_id 是 Integer 训练作业选择的资源规格ID。在使用ModelArts之前需要查询ModelArts服务AK/SK并确保关联AK/SK到ModelArts服务,然后通过查询ModelArts计算节点规格获取spec_id返回的值。 optimize_parameters
选择功能,该功能指定为"keywords"。 响应消息 响应参数请参见表2。 表2 响应参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 result 是 String 一个由抽取出来的无序的关键词集合生成的字符串,以空格连接。 示例 请求示例 { "mode":"keywords", "title":[
参数类型 描述 driver_memory 是 String driver内存 driver_cores 是 Integer driver核数 executor_memory 是 String executor内存 executor_cores 是 Integer executor核数
weight 是 Integer ABtest流量占比(0-100 整数 所有流程总和为100)。 specification 是 String 节点规格信息, 目前只支持c2.m8.g0。 instance_count 是 Integer 节点实例个数, 最大2个实例。 表6 filter_conf参数说明
SpecsConfig 参数 是否必选 参数类型 描述 offline 是 String 离线计算规格。 nearline 否 String 实时计算规格。 rank 否 String 深度学习计算规格。 online_tps 否 Integer 在线服务最大并发数。 表5 jobConfig
推荐物品的候选集。可选: 用户匹配物品 物品自匹配 匹配特征对 用户和物品相关联特征。请根据实际情况配置参数,如果属性匹配特征对相似度较高内存不够时需提升配置。 用户特征名:字符串,长度1-20。 物品特征名:字符串,长度1-20。 权重值:权重影响不同物品属性匹配的程度,取值0
platform_parameter 是 JSON 请参见表9,平台参数。 computing_resource 否 String 指定DLI运行任务的资源规格。 config_load_path 是 String 配置加载路径。 表9 platform_parameter 参数说明 参数名称 是否必选
物品匹配用户 用户自匹配 物品自匹配 用户匹配物品 匹配特征对 用户和物品相关联特征。请根据实际情况配置参数,如果属性匹配特征对相似度较高内存不够时需提升配置。您可以单击进入“添加匹配特征对”页面进行配置。设置特征对的别名、根据全局特征信息文件匹配用户特征名和物品特征名,设置权重。
异常数据输出路径:单击右侧的按钮,选择数据在OBS中的存放路径,此路径下会记录不符合任务要求的输入数据。 - 训练设置 计算节点规格:您可以根据业务需求选择节点规格,“8核|16GiB”、“8核|32GiB”、“8核|64GiB”、“16核|128GiB”。 模型更新间隔:模型更新时间间隔,更新模型文件。
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platform_parameter 是 JSON 请参见表4,平台参数。 computing_resource 否 String 指定DLI运行任务的资源规格。 config_load_path 是 String 所选配置生成的文件在OBS上的存储路径。 表4 platform_parameter参数说明