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离线数据和近线实时数据如何配合使用? 在推荐系统初始化阶段,需要用户提供批量的离线数据源并按照推荐系统要求的数据格式上传至OBS,完成数据的检测和导入。 近线实时数据源推荐使用RES SDK上传,此操作所有的数据更新都是实时生效的。 父主题: 数据源
新建多个训练作业 功能介绍 批量新建作业。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI POST /v2.0/{project_id}/workspaces/{workspace_id}/resources/{resource_id}/job-instances
该接口用于删除场景,删除之后不能恢复,请您谨慎操作。 训练作业 新建训练作业 新建训练作业元数据,新建成功之后可手动执行此任务。 新建多个训练作业 批量新建作业。 查询训练作业 查询resource_id(数据源id或场景id)下的指定类型的作业。 修改训练作业参数 修改指定作业的元数据信息。
对第一次训练无影响,仅影响任务重跑。 “是”:清空上一轮的模型结果后重新开始训练。 “否”:导入上一轮的训练结果继续训练。适用于欠拟合的情况。 批量大小 一次训练所选取的样本数。 训练数据集切分数量 将整个数据集切分成多个子数据集,依次训练,每个epoch训练一个子数据集。 DeepFM
需要和规范保持一致。 创建数据源之前您需要自己手工创建整理这些表并存储到OBS,推荐数据目前支持JSON格式。 离线数据为初次对接RES的批量数据,供场景中的召回算法和排序算法进行计算。近线数据可实时更新、增加用户和物品表数据,同时实时行为数据,可作为后续近线召回计算,这些近线行
early_stop_iterations 否 Integer 提前终止训练轮数。 最小值:1 最大值:1000 batch_size 否 Integer 批量大小。 最小值:1 dataset_split_parts 否 Integer 训练数据集切分数量。 最小值:1 最大值:10 restart_train
early_stop_iterations Integer 提前终止训练轮数。 最小值:1 最大值:1000 batch_size Integer 批量大小。 最小值:1 dataset_split_parts Integer 训练数据集切分数量。 最小值:1 最大值:10 restart_train
early_stop_iterations 否 Integer 提前终止训练轮数。 最小值:1 最大值:1000 batch_size 否 Integer 批量大小。 最小值:1 dataset_split_parts 否 Integer 训练数据集切分数量。 最小值:1 最大值:10 restart_train
early_stop_iterations 否 Integer 提前终止训练轮数。 最小值:1 最大值:1000 batch_size 否 Integer 批量大小。 最小值:1 dataset_split_parts 否 Integer 训练数据集切分数量。 最小值:1 最大值:10 restart_train
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early_stop_iterations 否 Integer 提前终止训练轮数。 最小值:1 最大值:1000 batch_size 否 Integer 批量大小。 最小值:1 dataset_split_parts 否 Integer 训练数据集切分数量。 最小值:1 最大值:10 restart_train
early_stop_iterations 否 Integer 提前终止训练轮数。 最小值:1 最大值:1000 batch_size 否 Integer 批量大小。 最小值:1 dataset_split_parts 否 Integer 训练数据集切分数量。 最小值:1 最大值:10 restart_train
early_stop_iterations Integer 提前终止训练轮数。 最小值:1 最大值:1000 batch_size Integer 批量大小。 最小值:1 dataset_split_parts Integer 训练数据集切分数量。 最小值:1 最大值:10 restart_train
early_stop_iterations Integer 提前终止训练轮数。 最小值:1 最大值:1000 batch_size Integer 批量大小。 最小值:1 dataset_split_parts Integer 训练数据集切分数量。 最小值:1 最大值:10 restart_train
查询数据源任务结果 功能介绍 查询指定数据源下离线任务的结果。其中包括数据格式,数据检测、数据探索及效果评估的内容。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI GET /v2.0/{project_id}/workspaces/{workspace_id}/d
创建在线服务 在线服务负责分析结果的应用过程,泛指部署线上服务后提供的推理服务,对外提供API接口。在推荐系统中,包含推荐引擎、文本标签、排序三种在线服务,具体说明如下: 推荐引擎 推荐引擎用于对RES召回策略跑出来的候选集结果进行融合过滤和排序。 文本标签 文本标签服务为用户提