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"Succeed to delete train log." } 失败响应示例 { "is_success": false, "error_code": "res.2301", "error_msg": "Failed to resolve the token
如何查看RES消费详情？ 在“费用中心”，您可以根据需求按照账期、产品类型等查询RES的消费详情。本章节以查询“账单详情”为例指导您查看计费情况，如需了解更多的账单情况，请参见查看费用账单。 查询方法： 在“费用中心”中，选择“账单管理>流水和明细账单”，在流水和明细账单页面，切换“流水账单”和“明细账单”页签。
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
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。 offline_platform 是 JSON 请参见表3，离线计算平台信息。
如何上传数据至OBS 使用RES进行推荐时，您需要将数据上传至对象存储服务（OBS）桶中。您可以登录OBS管理控制台创建OBS桶，并在您创建的OBS桶中创建文件夹，然后再进行数据的上传。创建OBS桶和上传文件夹的操作指导请参见创建桶和上传对象。 您在创建OBS桶时，需保证您的OBS桶与RES在同一个区域。
如何查看RES正在收费的作业？ 在RES管理控制台，单击左侧菜单栏的“总览”，您可以在“总览”区域查看智能场景和自定义场景中处于“运行中”状态的作业。再根据实际情况进入对应管理页面，“终止”或“删除”对应场景停止收费。 父主题： 计费相关
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。 job_id 是 String 训练作业ID。 请求消息 暂不涉及。 响应消息 响应参数请参见表2。 表2 响应参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 is_success
预测接口（文本标签） 分词模型 命名实体识别模型 父主题： 在线服务API
有排序服务正在运行，无法修改排序模型训练规格 请检查是否有排序服务正在运行。 400 RES.1206 Datasource Error 有在线服务正在运行，无法修改在线并发规格 请检查是否有在线服务正在运行。 400 RES.3004 Basic Error 数据库资源模型配置出错 请联系管理员检查数据库模型配置。
属性过滤以及排序的计算中。单击“选择”获取特征工程作业产生的UUID。 模型及配置 - 设置模型名称、模型版本、计算节点规格、计算节点个数和分流（%）。 模型名称和模型版本选择调用API接口的模型名称和模型版本。“计算节点规格”默认2核|8GiB，“计算节点个数”默认为2，“分流”之和必须是100%。
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：
如何确定近线数据源导入实时数据成功？ 近线数据源上传成功后，可在推荐系统控制台的“数据源”直接查看。 父主题： 数据源
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。 job_description 否 String 训练作业描述，最大长度为256。 offline_platform 是 JSON 请参见表3，离线计算平台信息。
离线数据和近线实时数据如何配合使用？ 在推荐系统初始化阶段，需要用户提供批量的离线数据源并按照推荐系统要求的数据格式上传至OBS，完成数据的检测和导入。 近线实时数据源推荐使用RES SDK上传，此操作所有的数据更新都是实时生效的。 父主题： 数据源
List 请参见表3，返回规格列表信息。 表3 specifications参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 id 是 String 模型名称。 display_zh 是 String 规格中文名称。 display_en 是 String 规格英文名称。 specification
降低成本，减少人力支出投入。 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：
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。 nearline_platform 是 JSON 请参见表3，近线计算平台。
数据探索是什么？近线实时数据如何在数据探索中的报告体现？ 数据探索是针对当前数据源的数据进行挖掘和分析，主要聚焦在特征的分布范围、统计以及特征齐全度等，使用户能够更了解数据，进而指导在特征工程以及相关算法的配置。 数据探索是一个离线分析任务，任务有对应的启动时间，由于近线实时数据
算法介绍及参数说明 召回策略 过滤规则 排序策略-离线特征工程 排序策略-离线排序模型 在线服务 效果评估 父主题： 自定义场景
说明 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
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