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weight 是 Integer 设置当前模型版本的流量占比。 specification 是 String 计算节点规格。 instance_count 是 Integer 计算节点个数,即当前版本模型的实例个数。 image_id 否 String 镜像id,跟model_id互斥,二者只能取一。
作业ID,只能由字母、数字、中划线和下划线组成,并且长度为1~20个字符。 type 是 String 作业类型。 offline_platform 否 Object 计算平台信息,type为etl/recall/filter/standard必填,为其他时不必填。 offline_platform包含参数如下:
推荐场景 ID,用于场景维度的区分。 否 traceId String 用于追踪每个被推荐物品的唯一ID。用于推荐效果的计算。 否 flowId String 用于计算每一个在线服务的效果。flowId由推荐系统的API返回给用户,用户需把flowId写到用户行为日志中。 否 数据示例
行为发生的位置ID。例如,在首页推荐里面点击,在详情页里面浏览。 否 traceId String 用于追踪每个被推荐物品的唯一ID。用于效果的计算。 否 flowId String 用于计算每一个在线服务的效果。flowId由推荐系统的API返回给用户,用户需把flowId写到用户行为日志中。 否 用户操作行为示例
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
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。 表10 jobs 参数 参数类型
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。 表5 jobConfig
表”不能为同一路径。 离线规格 可选择的规格有“4CU”、“8CU”、“16CU”、“32CU”、“64CU”、“128CU”。规格越大,计算越快。 单击“立即创建”。 数据源创建完成后,系统自动跳转至数据源列表页面并提示您数据源创建成功。针对创建好的数据源,您可以进行“删除”操
值”和“最大值”。例如,根据weight进行归一化,设置weight最小值为50,最大值为200。如果给定的数值x在该区间范围内则采用以下计算公式处理:“x_new = (x - 50) / (200-50)”,不在区间内的则按异常值处理,如x=80时,x_new = 0.2。
防止过拟合。取值范围[0,1],默认值为0。 正则损失计算方式 (regular_loss_compute_mode) 是 enum 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,batch模式计算速度快于full模式。默认full。 因子分解机 表35
job_description 否 String 训练作业描述,最大长度为256字符。 offline_platform 是 JSON 请参见表3,离线计算平台信息。 storage 是 JSON 请参见表8,信息存储。 strategy 是 JSON 请参见表5,策略信息 表3 offline_platform参数说明
UPDATE_INDEX_SCHEMA,请参见表6。 storage 是 JSON 请参见表5,存储平台。 offline_platform 是 JSON 请参见表3,离线计算平台信息。 表3 offline_platform参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 platform 是 String 平台名称,最大长度64,支持DLI。
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1203 Datasource Error 有离线任务正在运行,无法修改离线计算规格 请检查是否有离线任务正在运行。 400 RES.1204 Datasource Error 有实时任务正在运行,无法修改实时计算规格 请检查是否有实时任务正在运行。 400 RES.1205 Datasource
否 Double L2正则项系数。 最小值:0 最大值:1 regular_loss_compute_mode 否 String 正则损失计算方式。 embed_l2_regularization 否 Double 隐向量层L2正则化系数。 最小值:0 最大值:1 wide_l2_regularization
否 Double L2正则项系数。 最小值:0 最大值:1 regular_loss_compute_mode 否 String 正则损失计算方式。 embed_l2_regularization 否 Double 隐向量层L2正则化系数。 最小值:0 最大值:1 wide_l2_regularization
否 Double L2正则项系数。 最小值:0 最大值:1 regular_loss_compute_mode 否 String 正则损失计算方式。 embed_l2_regularization 否 Double 隐向量层L2正则化系数。 最小值:0 最大值:1 wide_l2_regularization
l2_regularization Double L2正则项系数。 最小值:0 最大值:1 regular_loss_compute_mode String 正则损失计算方式。 embed_l2_regularization Double 隐向量层L2正则化系数。 最小值:0 最大值:1 wide_l2_regularization
否 Double L2正则项系数。 最小值:0 最大值:1 regular_loss_compute_mode 否 String 正则损失计算方式。 embed_l2_regularization 否 Double 隐向量层L2正则化系数。 最小值:0 最大值:1 wide_l2_regularization
否 Double L2正则项系数。 最小值:0 最大值:1 regular_loss_compute_mode 否 String 正则损失计算方式。 embed_l2_regularization 否 Double 隐向量层L2正则化系数。 最小值:0 最大值:1 wide_l2_regularization