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”和“服务类型”等。 当服务部署成功：您可以单击服务名称左侧的查看预测接口、ID、在线流程名称、在线流程ID进行调用。 当服务部署失败：您可以单击服务名称左侧的查看失败原因，根据失败原因对服务配置进行调整，重新部署。常见的可能失败原因及解决方法请参见表1。 表1 部署失败解决方法
数据探索是针对当前数据源的数据进行挖掘和分析，主要聚焦在特征的分布范围、统计以及特征齐全度等，使用户能够更了解数据，进而指导在特征工程以及相关算法的配置。 数据探索是一个离线分析任务，任务有对应的启动时间，由于近线实时数据会实时入库，因此可以通过定时执行数据探索任务来覆盖增量数据。 父主题：
参数名称 是否必选 参数类型 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。
参数说明请参见表1。 表1 URI参数说明 名称 是否必选 类型 说明 project_id 是 String 项目编号，用于资源隔离。获取方法请参见获取项目ID。 请求消息 请求参数请参见表2。 表2 请求参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 workspace_id 否 String
在创建智能场景页面的“模板选择”页签，单击“猜你喜欢”、“关联推荐”或“热门推荐”进行参数配置。填写“基本信息”，选择“场景规格”，配置“个性化配置”相关参数，详情请参见表1。 图1 智能场景参数配置 表1 智能场景参数说明 参数名称 子参数 说明 基本信息 名称 自定义的名称。只能包
图1所示。“RestClient”节点参数配置说明请参见“数据治理中心 DataArts Studio>用户指南>数据开发>节点> Rest Client”。 图1 作业监控及任务异常重新启动节点配置 对第一个节点进行查询作业详情的配置。查询作业详情参数请参见查询作业详情API。
集。 设置参数：单击操作列的“设置参数”进行召回策略参数的配置。根据业务需求选择召回类型为物品或者用户，配置在线召回特征。在线召回的特征属性来自于公共配置的全局特征信息文件。 可单击“添加推荐候选集、添加在线候选集”配置多个候选集，作为当前在线流程的排序候选集。 说明： 在线候选
表18 Attribute 参数 参数类型 描述 name String 名称。 data_type String 数据类型。 other_uses Array of strings 其他用途。 表19 RankETLFilter 参数 参数类型 描述 filter_type String
创建工作空间 前提条件 使用RES工作空间您需要具备如下权限： 请确保您已开通RES并完成密钥认证。 已经开通相关资源并进行全局配置。 创建工作空间 登录RES管理控制台。 您可以通过两种方式创建工作空间，进入“创建工作空间”页面，填写工作空间参数信息。详请参见表1。 在左侧导航
参数说明请参见表1。 表1 URI参数说明 名称 是否必选 类型 说明 project_id 是 String 项目编号，用于资源隔离。获取方法请参见获取项目ID。 请求消息 请求参数请参见表2。 表2 请求参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 描述信息 workspace_id 否 String
由itemid组成的List。需要在部署服务的时候与物品-物品协同过滤算法一起使用，并提供物品-物品相似度查询功能。 others_users 否 List 由userid组成的List。提供多用户候选集查询功能。 context 否 String 上下文信息，可用于配置在线过滤黑名单列表，列
id。 表9 SpecsConfig 参数 参数类型 描述 offline String 离线计算规格。 nearline String 实时计算规格。 rank String 深度学习计算规格。 online_tps Integer 在线服务最大并发数。 请求示例 查询场景详情 /v2
该文件为JSON格式，包含特征名、特征大类、特征值类型。全局特征文件详细内容可以通过查询全局特征配置获取。 算子类型(rank_etl_type) 是 Enum 排序数据处理算子类型。 每一种排序算法都需要进行特定的数据处理，需要根据使用的排序算法来选择排序数据处理类型。 LR、FM、FFM、DEE
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 描述 offline 是 String 离线计算规格。 nearline 否
是否将资源放在同一可用区内，主要取决于您对容灾能力和网络时延的要求。 如果您的应用需要较高的容灾能力，建议您将资源部署在同一区域的不同可用区内。 如果您的应用要求实例之间的网络延时较低，则建议您将资源创建在同一可用区内。 区域和终端节点 当您通过API使用资源时，您必须指定其区域
名称 是否必选 类型 说明 project_id 是 String 项目编号，用于资源隔离。获取方法请参见获取项目ID。 job_id 是 String 作业ID。 请求消息 暂不涉及。 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 is_success
对用户的资源数量和容量做了限制。 表1 RES服务配额 资源 限制条件 建议 推荐引擎预测接口中最多请求结果数量 20 可提工单支持更高规格。 单份画像数据中最多支持的特征数量 30 单场景在线服务最多支持每秒请求的次数(TPS) 200 数据源个数 5 场景个数 10 单场景下推荐预测返回的结果集个数
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。 响应参数 状态码： 200
上传设置的黑名单列表。 场景规格 离线计算规格 可选择“4CU”、“8CU”、“16CU”和“32CU”四种规格。其中，CU代表CPU核数。 实时计算规格 可选择“2CU”、“4CU”、“8CU”和“16CU”四种规格。其中，CU代表CPU核数。 排序模型训练规格 可选择“GPU-P1
最小在线并发规格支持弹性伸缩，是否设置最小规格即可？ 目前推荐系统支持的默认在线并发规格为5。由于伸缩资源有一定的时延导致预测接口出现变慢的情况，因此在可预见的并发规格中，建议填写实际并发的规格，推荐系统后台会根据并发规格提前预留好资源，避免峰值的到来。 如果需要更多的规格，请您提工单联系工程师解决。
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