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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: 在线服务API
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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。
父主题: 在线服务API
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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
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。
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。
该示例的请求结果作为在线召回的候选集进行在线服务候选集的融合。
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。
总览界面包括“最新动态”、“视频教程”和“常用链接”,如图1所示。其中,在最新动态可查看所创建“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。
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。
“行为过滤”:配置“时间区间”为“3”,“行为类型”选择“物品曝光”即为在线服务生成的结果会过滤近三天内用户浏览过的物品,可以提高结果集的丰富度,尤其是在短视频领域,达到推荐的视频列表不包含近期看过的视频,避免重复推送。