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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。 请求示例 查询场景详情 /v2.0/testuuidxxxxxx
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 DataConfig 参数 是否必选 参数类型 描述 offline
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。 响应参数 状态码： 200 表7 响应Body参数 参数 参数类型
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。
已经获取访问密钥（AK/SK）。 通过OBS管理上传数据 本文档中，采用管理控制台上传数据至OBS。 执行如下操作，将数据导入到您的数据集中，以便用于模型训练和构建。 登录OBS管理控制台，在RES同一区域内创建桶。如果已存在可用的桶，需确保OBS桶与RES在同一区域。 将本地数据上传至OBS桶中。如果您的数据较多，推荐OBS
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 请求参数请参见表2。 表2 请求参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 job_id 是 String 作业I
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
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。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
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。 请求示例 查询当前工作空间下的场景列表 /v2.0/testuu
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。 请求示例 查询当前工作空间下的数据源 /v2.0/testuui
Context为上下文属性。该文件用于说明数据字段信息，以便推荐系统识别用户离线数据，通过特征工程将对应的数据写入到画像中，同时用于排序训练和线上推理服务中使用。 文件数据信息请参见全局特征信息文件数据格式。 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JSO
正常使用排序策略。 各个策略的详细参数设置和输入输出请单击下方链接查看。 逻辑斯蒂回归-LR 因子分解机-FM 域感知因子分解机-FFM 深度网络因子分解机-DeepFM 核函数特征交互神经网络-PIN 在“创建组合作业”页面，配置完过滤规则参数之后，进入“排序策略”页签，如图3
测请求进行测试。 在“自定义场景”列表页面，单击目标场景名称，进入“自定义场景详情”页面。 单击“预测”页签，进入预测页面。 预测方式选择“代码”，在“预测代码”部分输入预测代码。单击“预测”，右侧出现排序后的预测结果。 由于此处是测试服务，为保证测试效果，此处选用测试数据中的用户ID进行预测，建议为user894。
Studio>用户指南>数据开发>节点> Rest Client”。 图1 重新执行作业节点配置 使用DLF时，无需进行鉴权。 单击“保存”后，进行“测试运行”。确保功能正常。 在页面右侧，单击“调度配置”，根据需求设置任务的调度周期及其他参数。 在页面作业，选择“运维调度>作业监控”，单击
对第二节点进行重新执行作业的配置。重新执行作业详情参数请参见重新执行作业的API。 当检测到近线任务(实时流任务)失败时，才会进行第二个节点的作业。 单击“保存”后，进行“测试运行”。确保功能正常。 在页面右侧，单击“调度配置”，根据需求设置任务的调度周期及其他参数。 在页面作业，选择“运维调度>作业监控”，单击
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。
说明 model_path 否 String 排序策略生成的模型在obs的文件路径。 etl_uuid 否 String 特征工程中生成排序训练样本生成的uuid。 is_attrWeight_rank 否 Boolean 是否配置属性排序。 表10 config参数说明 参数名称
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 Error 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
（可选）在目标召回策略右侧，单击“删除”，可以删除该策略。 策略设置完成后，单击“确定”。作业一般需要运行一段时间，根据您的数据量和资源不同，训练时间将耗时几分钟到几十分钟不等，请您耐心等待。 您可以前往召回策略列表，查看作业的基本情况。在作业列表中，刚创建的作业“状态”为“计算中”
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