¿Para qué sirve esta implementación de soluciones de AWS?

Esta solución le ayuda a crear experiencias personalizadas de Amazon Personalize para su cartera de productos. Amazon Personalize permite crear modelos de recomendación personalizados a escala. Esta solución agiliza y acelera el desarrollo y la implementación de sus cargas de trabajo para la personalización a través de la automatización de extremo a extremo y la programación de actualizaciones para los recursos dentro del servicio Amazon Personalize.

Beneficios

Creación de soluciones de Amazon Personalize

Automatice la creación de todos los recursos en Amazon Personalize de antemano para reducir la fricción en la configuración de los recursos.

Creación de modelos de recomendación

Defina y cree modelos de recomendación automáticamente mediante la declaración de su configuración.

Integración de los flujos de trabajo de Amazon Personalize

Integre los flujos de trabajo en torno a Amazon Personalize en sus aplicaciones.

Información general de la implementación de soluciones de AWS

En el siguiente diagrama, se muestra la arquitectura que puede implementar automáticamente con la guía de implementación de la solución y la plantilla de AWS CloudFormation correspondiente.

Mantener las experiencias personalizadas con machine learning | Diagrama de arquitectura
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Mantener las experiencias personalizadas con la arquitectura de implementación de soluciones de machine learning

La plantilla de AWS CloudFormation implementa la siguiente infraestructura:

  1. Un bucket de Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) que se utiliza para almacenar los datos de personalización y los archivos de configuración.
  2. Una función AWS Lambda que se inicia cuando se carga una configuración de personalización nueva o actualizada en el bucket de datos de personalización.
  3. Un flujo de trabajo de AWS Step Functions para administrar todos los recursos de un grupo de conjuntos de datos de Amazon Personalize (incluidos los conjuntos de datos, los esquemas, el rastreador de eventos, los filtros, las soluciones, las campañas y los trabajos de inferencia por lotes).
  4. Métricas de Amazon CloudWatch para Amazon Personalize agregadas para cada nueva versión de solución entrenada que le ayudan a evaluar el rendimiento de un modelo a lo largo del tiempo.
  5. Un tema y una suscripción de Amazon Simple Notification Service (SNS) para notificar por email a un administrador cuando el flujo de trabajo de mantenimiento haya finalizado.
  6. Amazon DynamoDB realiza un seguimiento de los eventos programados configurados para que Amazon Personalize vuelva a formar total o parcialmente las soluciones de Amazon Personalize, importe o reimporte conjuntos de datos y realice trabajos de inferencia por lotes.
  7. Un flujo de trabajo de AWS Step Functions que realiza un seguimiento de los eventos programados que se están ejecutando en ese momento, e invoca funciones de paso para realizar el mantenimiento de la solución de Amazon Personalize (crear nuevas versiones de la solución, actualizar campañas), importar conjuntos de datos actualizados y realizar inferencias por lotes.
  8. Un conjunto de mantenimiento de AWS Step Functions para crear nuevos trabajos de importación de conjuntos de datos de forma programada, volver a formar la solución de Amazon Personalize FULL de forma programada (y actualizar las campañas asociadas), volver a formar la solución de Amazon Personalize UPDATE de forma programada (y actualizar las campañas asociadas) y crear trabajos de inferencia por lotes.

Mantener las experiencias personalizadas con machine learning

Versión 1.0.1
Lanzamiento: 10/2021
Autor: AWS

Tiempo estimado de implementación: 5 minutos

Costo estimado Código fuente  Plantilla de CloudFormation 
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