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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 参数 是否必选 参数类型 描述 n
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 描述 category String
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优化器类型。现仅提供一种字段。 ftrl：指定为使用ftrl优化器。 initial_accumulator_value 是 Double 用来动态调整学习步长。取值范围(0,1]，默认值为0.1。 lambda1 是 Double 叠加在模型的1范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。取值范围[0
优化策略相关参数 优化器类型：ftrl。适用于处理超大规模数据的,含大量稀疏特征的在线学习的常见优化算法 学习率：优化算法的参数，决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.1。 初始梯度累加和：梯度累加和用来调整学习步长。默认0.1。 L1正则项系数：叠加在模型的1范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。
创建自定义场景 自定义场景作为一个包含多个子任务的作业，通常用于多个召回、过滤、排序等任务。 创建自定义场景 召回策略 召回策略通过大数据计算或深度训练生成推荐候选集。 召回策略 过滤规则 过滤规则用于生成推荐的过滤集，包含黑白名单、历史行为过滤等特性。支持用户在线上推理过程中完成对相关物品的过滤。
略-近线特征工程中创建完成后才可以正常使用排序策略。 在“创建自定义场景”页面，进入“排序策略”页签，单击“添加近线排序策略”。 进行在线学习参数配置。 名称：自定义在线排序策略名称。 离线排序策略：从下拉框中选择已经创建完成的排序策略-离线排序策略作业名称。 优化器类型：具体参数解释请参见Logistic
某电商的客户。 物品 被推荐的内容，一般是指业务系统提供的给其用户的商品。例如，某视频网站的视频。 召回策略 召回策略是指通过大数据计算或深度训练生成推荐候选集的算法策略。 过滤规则 过滤规则用于生成推荐的过滤集，包含黑白名单、 特征过滤等特性。支持用户在线上推理过程中完成对相关物品的过滤。
Optimizer 参数 是否必选 参数类型 描述 type 否 String 优化器类型。 learning_rate 否 Double 学习率。 initial_accumulator_value 否 Double 初始梯度累加和。 最小值：0 最大值：1 lambda1 否 Double
最大值：1 表23 Optimizer 参数 参数类型 描述 type String 优化器类型。 learning_rate Double 学习率。 initial_accumulator_value Double 初始梯度累加和。 最小值：0 最大值：1 lambda1 Double
Optimizer 参数 是否必选 参数类型 描述 type 否 String 优化器类型。 learning_rate 否 Double 学习率。 initial_accumulator_value 否 Double 初始梯度累加和。 最小值：0 最大值：1 lambda1 否 Double
Optimizer 参数 是否必选 参数类型 描述 type 否 String 优化器类型。 learning_rate 否 Double 学习率。 initial_accumulator_value 否 Double 初始梯度累加和。 最小值：0 最大值：1 lambda1 否 Double
Optimizer 参数 是否必选 参数类型 描述 type 否 String 优化器类型。 learning_rate 否 Double 学习率。 initial_accumulator_value 否 Double 初始梯度累加和。 最小值：0 最大值：1 lambda1 否 Double
最大值：1 表23 Optimizer 参数 参数类型 描述 type String 优化器类型。 learning_rate Double 学习率。 initial_accumulator_value Double 初始梯度累加和。 最小值：0 最大值：1 lambda1 Double
Optimizer 参数 是否必选 参数类型 描述 type 否 String 优化器类型。 learning_rate 否 Double 学习率。 initial_accumulator_value 否 Double 初始梯度累加和。 最小值：0 最大值：1 lambda1 否 Double
榜等。 上述推荐场景在RES的自定义场景通过简单配置和计算，即可完成典型的热度推荐功能，通过RES内置综合行为热度排序算法，使用户能够快速够获取到时下最流行的信息。 开始使用样例前，请仔细阅读准备工作罗列的要求，提前完成准备工作。 准备工作 已注册华为帐号并开通华为云，且在使用R
查询服务详情 功能介绍 该接口用于查询推理服务信息详情。 URI GET /v1/{project_id}/infer-services/{service_id} 参数说明请参见表1。 表1 URI参数说明 名称 是否必选 类型 说明 project_id 是 String 项目
更新服务 功能介绍 该接口用于更新推理服务。 URI PUT /v1/{project_id}/infer-services 参数说明请参见表1。 表1 URI参数说明 名称 是否必选 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。
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
部署服务 功能介绍 该接口用于部署推理服务。 URI POST /v1/{project_id}/infer-services 参数说明请参见表1。 表1 URI参数说明 名称 是否必选 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。
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