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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
、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》。
新建在线服务 功能介绍 新建在线服务元数据，新建成功之后可手动发布此服务。 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}/service-instance
查询在线服务详情 功能介绍 根据给定的workspace_id和resource_id及category查询在线服务。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI GET /v2.0/{project_id}/workspaces/{workspace_id}/
进行服务授权 当您选择开通推荐系统，首次登录RES管理控制台系统会自动弹出“RES服务权限委托”的对话框，提示服务进行委托授权，即授权RES服务请求获取访问您在其他云产品中的资源，未授权将不能使用RES的完整功能。 图1 权限委托 单击“同意授权”系统会自动创建委托。由于RES与
查看在线服务详情 当在线服务创建成功后，您可以进入“在线服务”页面，来查看服务详情。 登录RES管理控制台，在左侧菜单栏中选择“在线服务”，进入“在线服务”管理页面。 您可以在服务列表直接查看服务的“名称”、“状态”、“调用总次数”、“开通状态”和“服务类型”等。 当服务部署成功
上传实时数据 RES通过DIS SDK上传实时数据，用户实时日数据并做近线处理。当前仅支持Java语言的SDK，示例请参见《数据接入服务SDK参考》。 前提条件 如果需要使用近线上传实时数据的用户，可以使用DIS SDK接口上传，请您按照需求下载DIS SDK，下载完之后按照下面的说明进行SDK升级。
查询ModelArts服务AK/SK 功能介绍 该接口用于查询用户在ModelArts服务的AK/SK。 URI GET/v1/{project_id}/modelArts/aksk 参数说明请参见表1-URI参数说明。 表1 URI参数说明 名称 是否必选 类型 说明 project_id
修改在线服务参数 功能介绍 修改指定在线服务的元数据内容。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI PUT /v2.0/{project_id}/workspaces/{workspace_id}/resources/{resource_id}/service-instance/{job_id}
查询服务列表 功能介绍 该接口用于查询推理服务列表。 URI GET /v1/{project_id}/infer-services 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。
与其他云服务的关系 表1 RES与其他服务的关系 相关服务 交互功能 数据湖探索 数据湖探索（Data Lake Insight，简称DLI）用于推荐系统的离线计算和近线计算。DLI的更多信息请参见《数据湖探索文档》。 对象存储服务 对象存储服务（Object Storage S
关联AK/SK到ModelArts服务 功能介绍 该接口用于关联AK/SK到ModelArts服务。 URI GET/v1/{project_id}/associate/modelArts-aksk 参数说明请参见表1-URI参数说明。 表1 URI参数说明 名称 是否必选 类型
与其他云服务的关系 表1 RES与其他服务的关系 相关服务 交互功能 数据湖探索 数据湖探索（Data Lake Insight，简称DLI）用于推荐系统的离线计算和近线计算。DLI的更多信息请参见《数据湖探索文档》。 对象存储服务 对象存储服务（Object Storage S
在线服务获得推荐的调用次数如何计算？ RES从全局角度计算在线服务获得推荐的调用次数，不区分每次调用的用户。例如A用户调用请求推荐接口是每秒5次，B用户调用请求推荐接口每秒5次，当A用户和B用户同时调用此接口时，总的获得推荐的调用请求为A用户和B用户之和，即5+5=10。 父主题：
召回策略 召回是指对大量的物品做初选，为每一个用户形成个性化侯选集。召回策略是指通过大数据计算或深度训练生成推荐候选集的算法策略。召回策略中内置了多种召回方式，您可根据自己场景选择。 基于综合行为热度推荐 基于综合行为热度推荐统计用户对物品所有行为的加权热度。如果选择用户分群，将
重新运行被在线服务所引用的召回策略，是否需要重新部署在线服务？ 不需要。重新执行召回策略，产生新的候选集会被在线服务直接引用，无需重启在线服务。 父主题： 自定义场景
召回策略 召回是指对大量的物品做初选，为每一个用户形成个性化侯选集。召回策略中内置了多种召回方式，用户可根据自己场景选择。召回策略对应流程请参见图1。 图1 召回策略 推荐系统支持的召回方式有： 基于特定行为热度推荐 基于综合行为热度推荐 基于物品的协同过滤推荐 基于用户的协同过滤推荐
scene_name 是 String 场景名称，1-64位的字母、数字、下划线、中划线组合。 最小长度：1 最大长度：64 specs_config 是 SpecsConfig object 计算规格。 type 是 String 场景类型： UI，基于用户推荐物品 UU，基于用户推荐用户
scene_name 是 String 场景名称，1-64位的字母、数字、下划线、中划线组合。 最小长度：1 最大长度：64 specs_config 是 SpecsConfig object 计算规格。 type 是 String 场景类型： UI，基于用户推荐物品 UU，基于用户推荐用户
String 工作空间id。 created_at Integer 创建时间。 update_at Integer 更新时间。 specs_config SpecsConfig object 计算规格。 表5 DataConfig 参数 参数类型 描述 offline Offline object
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