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工作空间ID,默认为0 job_name 是 String 训练作业名称,最大长度为20字符。必须以DataQuality-开头。 job_description 否 String 训练作业描述,最大长度为256字符。 algorithm_type 是 String 算法类型 DATA_QUALITY_INSPECTION
workspace_id 否 String 默认为0 job_name 是 String 训练作业名称,最大长度为20字符。 job_description 否 String 训练作业描述,最大长度为256字符。 algorithm_type 是 String 算法类型 UPDATE_INDEX_SCHEMA
workspace_id 否 String 工作空间ID,默认为0 job_name 是 String 训练作业名称,最大长度为20字符。 job_description 否 String 训练作业描述,最大长度为256字符。 algorithm_type 是 String 算法类型 INITIAL
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
区创建资源。 区域(Region):从地理位置和网络时延维度划分,同一个Region内共享弹性计算、块存储、对象存储、VPC网络、弹性公网IP、镜像等公共服务。Region分为通用Region和专属Region,通用Region指面向公共租户提供通用云服务的Region;专属Re
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
离线排序作业名称(在线训练任务需要提供此参数)。 update_interval Integer 更新周期(在线训练任务需要提供此参数)。 optimizer Optimizer object 优化器(在线训练任务需要提供此参数)。 flows Flow object 在线流程(在线训练任务需要提供此参数)。
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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)
配置“在线服务”参数 如果用户已经创建自定义场景,可以直接修改“在线服务”相关参数。 选择已经创建的自定义场景,单击名称,进入到自定义场景详情页。 单击已经创建的在线服务名称下面的“编辑”,进入编辑页面。 图1 修改在线服务参数 打开高级选项,进行打散功能的配置,选取相应的属性即可完成配置。 “高级类型”:选择“打散”。
参考数据源管理进行创建。 配置“在线服务”参数 如果用户已经创建自定义场景,可以直接修改“在线服务”相关参数。 选择已经创建的自定义场景,单击名称,进入到自定义场景详情页。 单击已经创建的在线服务名称下面的“编辑”,进入编辑页面。 图1 修改在线服务参数 修改“过滤(黑名单)”下面的参数。
离线排序作业名称(在线训练任务需要提供此参数)。 update_interval Integer 更新周期(在线训练任务需要提供此参数)。 optimizer Optimizer object 优化器(在线训练任务需要提供此参数)。 flows Flow object 在线流程(在线训练任务需要提供此参数)。
、CloudTable开启IAM认证的集群和DIS通道供用户选择进行绑定或解绑。 背景信息 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。
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
Logistic Regression (LR) LR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。LR算法通过在线性回归的基础上叠加一个sigmoid激活函数将输出值映射到[0,1]之间,是机器学习领域里常用的二分类算法。 表1 逻辑斯蒂回归参数说明 参数名称
RES服务配额 资源 限制条件 建议 推荐引擎预测接口中最多请求结果数量 20 可提工单支持更高规格。 单份画像数据中最多支持的特征数量 30 单场景在线服务最多支持每秒请求的次数(TPS) 200 数据源个数 5 场景个数 10 单场景下推荐预测返回的结果集个数 20 如果当前资源配额限制