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online_job_uuid 是 String 关联的在线服务的uuid。 flow_name 是 String 关联在线服务的其中一个在线流程的名称。流式训练作业所需的行为参数、模型文件路径、数据预处理信息等参数会从指定的在线服务的在线流程中获取。 online_training_config
功能包括：数据源。 在线服务：用于推荐系统在线推理，获得最终推荐结果。 套餐介绍 计算资源分为“计算型CPU(1U4G)实例”、“计算型GPU(P100)实例”、“计算型GPU(V100)实例”3种类型。存储资源支持“画像存储（一百万）”。在线服务支持“在线并发9000TPS-时
窗口间隔（秒） 近线策略处理的窗口间隔，单位为秒，10代表每隔10s进行一次算。 10s。 算子参数 在线服务名：使用的在线服务的名称。该在线服务需满足前提条件的要求。 流程名：在线服务对应的在线流程名称。 异常数据输出路径：单击右侧的按钮，选择数据在OBS中的存放路径，此路径下会记录不符合任务要求的输入数据。
全局特征信息文件 在特征工程、在线模块，近线模块时都会用到该全局的特征信息文件。当上传的数据中的特征有变化时，用户需要同步更新该文件。该文件为JSON格式，包含特征名、特征大类、特征值类型。 表1 全局特征信息文件字段描述 字段名 类型 描述 是否必选 user_features
res:job:get √ √ 新建在线服务 POST /v2.0/{project_id}/workspaces/{workspace_id}/resources/{resource_id}/service-instance res:job:add √ √ 查询在线服务详情 GET /v2
略生成的候选集进行重排序，得到推荐候选集列表。 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
场景式推荐 提供多维度的场景推荐，含猜你喜欢、关联推荐、热门推荐，一键式操作，降低客户接入门槛。 近线处理能力 支持实时数据的接入和更新、模型在线学习，近线处理实时训练兴趣模型。 全面的推荐实体 支持以用户推荐物品、以用户推荐用户、以物品推荐物品、以物品推荐用户四种全面的推荐对象，用户根据场景选择不同的推荐实体。
使用于在线服务，为用户生成推荐列表。当作业“状态”变为“计算失败”时，您可以单击作业的名称，进入详情页面，通过查看日志等手段处理问题。 逻辑斯蒂回归-LR 逻辑斯蒂回归算法是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘、疾病自动诊断、经济预测等领域。逻辑斯蒂回归算法通过在线性回归的
离线排序作业名称（在线训练任务需要提供此参数）。 update_interval 否 Integer 更新周期（在线训练任务需要提供此参数）。 optimizer 否 Optimizer object 优化器（在线训练任务需要提供此参数）。 flows 否 Flow object 在线流程（在线训练任务需要提供此参数）。
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删除训练作业信息。 在线服务 新建在线服务 新建在线服务元数据，新建成功之后可手动发布此服务。 查询在线服务详情 根据给定的workspace_id和resource_id及category查询在线服务。 修改在线服务参数 修改指定在线服务的元数据内容。 删除在线服务 删除在线服务实例。 调度
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自定义场景 推荐引擎和排序引擎有什么区别？ RES支持哪些自定义策略？ 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？ 在线服务获得推荐的调用次数如何计算？ 自定义场景关闭后，为什么会自动启动？
可查看所创建“离线作业”、“近线作业”和“在线服务”的名称、状态和创建时间。 图1 总览 单击作业或服务名称，进入该详情页面，可以查看资源信息、策略信息和日志信息。您也可以通过页面快速创建作业或服务。单击“创建在线服务”，快速进入创建在线服务页面。 父主题： 用户指南（旧版）
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召回策略成功，继续单击“下一步”，跳过可选步骤过滤策略和排序策略，进入“在线服务”页面，进行在线服务的配置。 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
49*4=1.96元。 在线服务 应用于在线服务预测计费。 TPS统计规则为每小时平均TPS，例如每秒调用5次，持续调用1小时，TPS即为5，这一小时按需计费消耗为5*0.95=4.95元。 最终纳入计费的有效TPS值由两部分决定： 配置TPS：客户在场景中配置的在线服务TPS。 说明：
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
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