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获取资源列表 功能介绍 该接口用于增加计算资源。 URI GET /v1/{project_id}/resources 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 是 String 项目编号,用于资源隔离。获取方法请参见获取项目ID。
排序策略-离线排序模型 在线服务 在线服务用来做线上推荐时的应用,每个服务之间是独立的。即根据不同的离线计算得到的候选集以及相关参数,提供不同的推荐服务。 在线服务 效果评估 指用于通过推荐系统推荐出去的结果集并利用trace_id回流到推荐系统的行为的点击率、转化率等指标的计算。 效果评估
绑定资源之后,将该资源应用于RES的作业训练及在线作业获取推荐结果。 解绑资源完成资源释放,已经解绑的资源不再应用于RES的相关计算。 已开通计算引擎DLI、存储平台CloudTable、数据接入资源DIS相关服务。 绑定资源 当用户完成绑定,在创建作业时可选择绑定的集群进行计算存储等操作。具体操作如下:
在“在线服务”配置页面,进行在线流程配置,配置完成后单击“创建并完成”。 “在线流程”:自定义在线流程名称,此样例命名为“hot-flow”。 “推荐候选集”:选择步骤3配置的召回策略生成的召回结果集“hot-recall-DIREC”。 “过滤”:非必选,此样例进行黑名单过滤配置来完成在线的推荐结果过滤。
创建组合作业参数说明 模块 参数名称 说明 计算引擎 服务名 计算引擎用于推荐系统的离线计算和近线计算。默认DLI。 集群名称 选择“资源中心”绑定的DLI集群名称。 任务配置地址 在创建作业时, 会自动生成一个JSON格式的配置源文件,该文件存储在指定的OBS路径中,计算引擎可以通过读取配置源文件来进行离线计算。
叠加在模型的2范数之上,用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。 正则损失计算方式 正则损失计算当前有两种方式。 full:指针对全量参数计算。 batch:则仅针对当前批数据中出现的参数计算 说明: batch模式计算速度快于full模式。 保存根路径 单击选择训练结果在OBS中的保存
PFM、PIN这五种算法的数据处理互相通用。 训练集测试集划分方式 按时间或者比例来划分训练集测试集。 “TIME” 训练数据时间:训练数据起始时间和终止时间,该起始时间和终止时间不得超过行为数据的时间范围。 测试数据时间:测试数据起始时间和终止时间,该起始时间和终止时间不得超过行为数据的时间范围。
如何开始使用RES? 使用RES,从资源准备到在线服务完成推荐的全流程,如图1所示。 图1 RES操作流程 表1 使用流程说明 流程 子任务 说明 详细指导 数据源 准备离线数据源 需要您准备包含用户数据,物品数据,行为数据上传至对象存储服务(OBS)用于推荐系统的离线计算。 准备离线数据源 上传离线数据源至OBS
自定义场景关闭后,为什么会自动启动? 在创建自定义场景时,如果设置了自动召回策略,且此召回策略关联了在线服务,就会自动运行场景实例。用户可关闭召回策略,或者在在线服务中删除依赖的这个策略。 父主题: 自定义场景
集,用于在线服务计算得到推荐结果。RES提供了多种推荐离线作业功能,您可以直接使用得到满意的推荐候选集。 用户通过数据质量作业对离线数据进行质量检测,然后将检测合格的数据通过特征工程处理为可用于召回策略、过滤规则、排序策略、近线作业的数据。通过上述离线作业训练出可用于在线服务的推
运行推荐作业 创建在线服务 - 创建在线服务用于部署上线服务、更新模型。配置实时计算的逻辑,包括设置在线流量、组装推荐结果和设置排序策略。根据策略做在线推荐结果融合、过滤、重排以及多流程之间的AB,并返回最终结果。 创建在线服务 获取推荐结果 - 您可以通过在线服务预测结果,也可以通过API接口获取最终的推荐结果。
叠加在模型的2范数之上,用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。 正则损失计算方式 正则损失计算当前有两种方式。 full:指针对全量参数计算。 batch:则仅针对当前批数据中出现的参数计算 说明: batch模式计算速度快于full模式。 重新训练 对第一次训练无影响,仅影响任务重跑。
本章节介绍使用RES,从资源准备到在线服务完成推荐的全流程。RES流程图如图1所示。 图1 RES操作流程 表1 使用流程说明 流程 子任务 说明 详细指导 数据源 准备离线数据源 需要您准备包含用户数据,物品数据,行为数据上传至对象存储服务(OBS)用于推荐系统的离线计算。 准备离线数据源 上传离线数据源至OBS
S。包含服务如下: 开通计算引擎DLI、ModelArts 存储平台CloudTable (可选)数据接入资源DIS 各服务的计费请参见:产品价格详情。 开通计算引擎DLI、ModelArts DLI用于推荐系统的离线计算和近线计算。排序策略所使用的计算资源由Modelarts服
约束与限制 您能创建的在线服务的数量与配额有关系,具体请参见关于配额。 更详细的限制请参见具体API的说明。 父主题: 使用前必读
自定义场景 基于用户历史行为计算物品相似性,实时更新候选列表,提升用户体验,提高转化率支持多种召回、过滤、排序算子自由组合,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。
可选择“GPU-P100”、“8CU”。其中,CU代表CPU核数。 在线并发规格 在线服务获取推荐的最高调用次数,单位为次每秒,默认为5,取值范围为5-500。 召回策略 您可以根据业务需要,选择合适的召回策略。召回策略用于配置离线计算逻辑,通过启动离线计算任务进行候选推荐结果集的生成。 各个召回策略的详细介绍请参见:
过一百万条,每一百万条为一个计算周期。 计算资源 应用于召回、排序等作业运行时CPU/GPU计算,包含RES的数据源、推荐场景的离线作业计算计费。 如果选取4CU计算规格执行一小时作业运行,则按需消耗为0.49*4=1.96元。 在线服务 应用于在线服务预测计费。 TPS统计规则
核函数特征交互神经网络是深度网络因子分解机的改进版本,深度网络因子分解机通过向量点乘来计算特征之间的关系,而核函数特征交互神经网络使用不同的核(kernel)来对特征交互进行建模,以此来计算两个域中特征的相互关系,其中核的种类包括向量内积外积、矩阵乘法、神经网络等。利用核函数建
offline_spec Array of strings 离线计算规格。 nearline_spec Array of strings 实时计算规格。 deep_learning_spec Array of strings 排序模型计算规格。 is_success Boolean 请求是否成功。