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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
父主题: 在线服务API
父主题: 在线服务API
父主题: 在线服务API
父主题: 在线服务API
父主题: 在线服务API
最小在线并发规格支持弹性伸缩,是否设置最小规格即可? 目前推荐系统支持的默认在线并发规格为5。由于伸缩资源有一定的时延导致预测接口出现变慢的情况,因此在可预见的并发规格中,建议填写实际并发的规格,推荐系统后台会根据并发规格提前预留好资源,避免峰值的到来。
分词模型 模型名称 res-word-segmentation 功能1 -- 关键词提取(未排序) 将待处理的文本进行分词处理并筛选保留关键词。 URL POST 服务部署成功后返回的预测地址。 请求消息 请求参数请参见表1 请求参数说明。 表1 请求参数说明 参数名称 是否必选
命名实体识别模型 模型名称 res-default-ner 功能 将待处理的文本中的人名、地名、组织名提取出来。 URL POST 服务部署成功后返回的预测地址。 请求消息 请求参数请参见表1。 表1 请求参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 text 是 String 待处理的文本
获取推荐结果 在线服务创建完成,部署成功后,当服务状态会显示“运行中”,表示服务状态正常。您可以通过在线预测功能测试推荐结果进一步调整作业参数,也可以通过预测接口来调用API,获取推荐结果。
RES提供了可用来测试的全量数据,包括智能场景和自定义场景的样例测试。 智能场景的样例测试,可参见智能场景(猜你喜欢)。 自定义场景的样例测试,可参见自定义场景(热度推荐)。 父主题: 基础问题
在创建自定义场景时,如果设置了自动召回策略,且此召回策略关联了在线服务,就会自动运行场景实例。用户可关闭召回策略,或者在在线服务中删除依赖的这个策略。 父主题: 自定义场景
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。
约束与限制 您能创建的在线服务的数量与配额有关系,具体请参见关于配额。 更详细的限制请参见具体API的说明。 父主题: 使用前必读
运行推荐作业 创建在线服务 - 创建在线服务用于部署上线服务、更新模型。配置实时计算的逻辑,包括设置在线流量、组装推荐结果和设置排序策略。根据策略做在线推荐结果融合、过滤、重排以及多流程之间的AB,并返回最终结果。
RES操作流程 操作流程 本章节介绍使用RES,从资源准备到在线服务完成推荐的全流程。RES流程图如图1所示。
“场景规格”:由于此样例中使用的测试数据量较小,此处场景规格均默认选最小配置,“在线并发规格”是指在线服务获得推荐的最高调用次数,单位为次每秒,取值范围为5-500。
在线服务支持“在线并发9000TPS-时”,“TPS-时”表示每小时平均TPS。 规格和支持功能请参见表1。
“RATE” 训练数据占比:生成的结果中,训练集占整个训练集和测试集的比例,默认0.7。 测试数据占比:生成的结果中,训练集占整个训练集和测试集的比例,默认0.3。
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。