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群进行计算存储等操作。 绑定资源 创建跨源链接 在使用DLI进行推荐系统的离线和近线计算时,建议创建跨源连接,用于访问CloudTable的数据源,提高读写性能。 创建跨源连接 开启公共终端节点 推荐系统在需要使用CloudTable集群进行数据存储,需开启公共终端节点之后推荐才能正常使用CloudTable集群。
格开始和结束,长度为1~64个字符。 描述 对于该策略的描述信息。 最大迭代轮数 模型训练的最大迭代轮数,默认50。 提前终止训练轮数 在测试集上连续N轮迭代AUC无提高时,迭代停止,训练提前结束,默认5。 初始化方法 模型参数的初始化方法。 normal:正态分布 平均值:默认0
、资源以及请求条件等。基于策略的授权是一种更加灵活的授权方式,能够满足企业对权限最小化的安全管控要求。例如:针对ECS服务,管理员能够控制IAM用户仅能对某一类云服务器资源进行指定的管理操作。多数细粒度策略以API接口为粒度进行权限拆分,RES支持的API授权项请参见《权限策略和授权项》。
项相对应,只有发起请求的用户被授予授权项所对应的策略,该用户才能成功调用该接口。例如,用户要调用接口来查询云服务器列表,那么这个IAM用户被授予的策略中必须包含允许“ecs:servers:list”的授权项,该接口才能调用成功。 支持的授权项 策略包含系统策略和自定义策略,如果
33 测试数据起始时间 (test_data_start_time) 否 Long 测试数据起始时间。 divide_by_time_or_rate为TIME时必填。取值不大于行为数据中的最大时间且不大于test_data_end_time。如:1541987933 测试数据终止时间
最小长度:1 最大长度:64 specs_config 是 SpecsConfig object 计算规格。 schedule 否 String 调度信息。 job_configs 是 jobConfig object 作业配置。 表5 SpecsConfig 参数 是否必选 参数类型
intelligent,智能场景 datasource_id 是 String 数据源id,字母、数字、下划线、减号组合32位。 specs_config 是 SpecsConfig object 计算规格。 schedule 否 String 调度信息。 job_configs 是 jobConfig
Studio>用户指南>数据开发>节点> Rest Client”。 图1 重新执行作业节点配置 使用DLF时,无需进行鉴权。 单击“保存”后,进行“测试运行”。确保功能正常。 在页面右侧,单击“调度配置”,根据需求设置任务的调度周期及其他参数。 在页面作业,选择“运维调度>作业监控”,单击
序算子自由组合,训练形式上支持离线批处理、近线流处理、在线实时处理的三种数据处理方式,提供完备的一站式推荐平台,可快速设置运营规则进行AB测试。 功能优势: 全开放推荐流程,用户根据业务自定义推荐流程。 特征工程,特征处理多样化,支持自定义特征散列等。 丰富的推荐策略,提供丰富的召回、过滤、排序算子。
能>AI开发平台ModelArts”,进入ModelArts产品页。单击“立即使用”,开始使用ModelArts。 DLI集群建议创建跨源连接,通过RPC方式访问,提高读写性能。 开通存储平台CloudTable CloudTable作为存储平台,用于用户推荐在线数据和推荐候选集
数据库资源模型配置出错 请联系管理员检查数据库模型配置。 400 RES.3005 Basic Error 数据源连接配额不足 您可以构建最多5数据连接。请及时清理连接。 400 RES.3301 Datasource Error 数据源类型错误 请检查数据源信息是否正确。 400
在弹出的确认对话框中,单击“确定”完成资源解绑。 已创建的作业和服务不会因为资源解绑影响计算和推荐结果。 直接解绑DLI,不会自动删除创建的DLI跨源连接。您需要在DLI管理控制台进行操作。 解绑资源不会删除对应的集群和数据,您需要去服务对应的管理控制台进行删除。 父主题: 管理资源
max_iterations 是 Int 模型训练的最大迭代轮数。取值范围[1,1000]。 early_stop_iterations 是 Int 在测试集上连续early_stop_iterations轮迭代的AUC小于当前最优AUC时,迭代停止,训练结束。取值范围[1,1000],不大于max_iterations。
发布时间,采用UTC标准时间,单位以秒计。对物品有实时性要求的则必填。 否 expireTime Long 失效时间,采用UTC标准时间,单位以秒计。当前服务器的时间大于该时间时,此物品将不会被推荐。如不设置,代表永不失效。 否 author List[String] 作者,一个作者一个元素,信息流推荐场景建议填写。
对第二节点进行重新执行作业的配置。重新执行作业详情参数请参见重新执行作业的API。 当检测到近线任务(实时流任务)失败时,才会进行第二个节点的作业。 单击“保存”后,进行“测试运行”。确保功能正常。 在页面右侧,单击“调度配置”,根据需求设置任务的调度周期及其他参数。 在页面作业,选择“运维调度>作业监控”,单击
divide_type 是 String 训练集测试集划分方式: TIME,时间比例 RAMDOM,个数比例 train_rate 否 Double 训练数据占比。 最小值:0.01 最大值:1 test_rate 否 Double 测试数据占比。 最小值:0.01 最大值:1 表19
training_data_path:参数类型String,训练数据的obs路径。 test_data_path:参数类型String,测试数据的obs路径。 策略参数说明中排序策略(sorting)各策略参数说明。 表12 filter_rules参数说明 参数名称 是否必选
描述 divide_type String 训练集测试集划分方式: TIME,时间比例 RAMDOM,个数比例 train_rate Double 训练数据占比。 最小值:0.01 最大值:1 test_rate Double 测试数据占比。 最小值:0.01 最大值:1 表21 DeepLearingParam
智能场景发布运行成功后,当服务状态会显示“运行中”,表示状态正常。您可以通过预测功能测试推荐结果进一步调整作业参数,也可以通过预测接口来调用API,获取推荐结果。 登录RES管理控制台,在左侧菜单栏中选择“推荐业务>智能场景”,进入智能场景列表页面。 单击“已完成”状态的目标服务名称进入智能场
divide_type 是 String 训练集测试集划分方式: TIME,时间比例 RAMDOM,个数比例 train_rate 否 Double 训练数据占比。 最小值:0.01 最大值:1 test_rate 否 Double 测试数据占比。 最小值:0.01 最大值:1 表20