Información general
El mantenimiento de las experiencias personalizadas con machine learning lo ayuda a crear experiencias personalizadas de Amazon Personalize para su cartera de productos, incluidos modelos de recomendación personalizados a escala. Esta solución de AWS agiliza y acelera el desarrollo y la implementación de sus cargas de trabajo para la personalización a través de la automatización y la programación de actualizaciones para los recursos dentro de Amazon Personalize.
Beneficios
Automatice la creación de todos los recursos en Amazon Personalize por adelantado para ahorrar tiempo y costos.
Integre los flujos de trabajo de Amazon Personalize en sus aplicaciones.
Detalles técnicos
Puede implementar automáticamente esta arquitectura con la guía de implementación y la plantilla de AWS CloudFormation adjunta.
Paso 1
La plantilla de AWS CloudFormation implementa un bucket de Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) que se utiliza para almacenar los datos de personalización y los archivos de configuración.
Paso 2
Una función de AWS Lambda que se inicia cuando se carga una configuración de personalización nueva o actualizada en el bucket de datos de personalización.
Paso 3
Un flujo de trabajo de AWS Step Functions administra 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).
Paso 4
Métricas de Amazon CloudWatch para Amazon Personalize agregadas para cada nueva versión de solución entrenada que lo ayudan a evaluar el rendimiento de un modelo a lo largo del tiempo.
Paso 5
Un tema y una suscripción de Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS) notifica por correo electrónico a un administrador cuando el flujo de trabajo de mantenimiento ha finalizado.
Paso 6
Amazon DynamoDB realiza un seguimiento de los eventos programados configurados para que Amazon Personalize vuelva a entrenar total o parcialmente las soluciones de Amazon Personalize, importe o reimporte conjuntos de datos y realice trabajos de inferencia por lotes.
Paso 7
Un flujo de trabajo de Step Functions realiza un seguimiento de los eventos programados que se están ejecutando en ese momento e invoca funciones escalonadas 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.
Paso 8
Un conjunto de mantenimiento de Step Functions crea nuevos trabajos de importación de conjuntos de datos de forma programada, vuelve a entrenar la solución de Amazon Personalize FULL de forma programada (y actualiza las campañas asociadas), vuelve a entrenar la solución de Amazon Personalize UPDATE de forma programada (y actualiza las campañas asociadas) y crea trabajos de inferencia por lotes.
Paso 9
Se publican las actualizaciones de las notificaciones del estado de los recursos en un bus de eventos de Amazon EventBridge a lo largo del flujo de trabajo de Step Functions.
Paso 10
Una interfaz de la línea de comandos (CLI) permite importar y establecer programaciones para los recursos que ya existen en Amazon Personalize.
Paso 1
La plantilla de AWS CloudFormation implementa un bucket de Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) que se utiliza para almacenar los datos de personalización y los archivos de configuración.
Paso 2
Una función de AWS Lambda que se inicia cuando se carga una configuración de personalización nueva o actualizada en el bucket de datos de personalización.
Paso 3
Un flujo de trabajo de AWS Step Functions administra 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).
Paso 4
Métricas de Amazon CloudWatch para Amazon Personalize agregadas para cada nueva versión de solución entrenada que lo ayudan a evaluar el rendimiento de un modelo a lo largo del tiempo.
Paso 5
Un tema y una suscripción de Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS) notifica por correo electrónico a un administrador cuando el flujo de trabajo de mantenimiento ha finalizado.
Paso 6
Amazon DynamoDB realiza un seguimiento de los eventos programados configurados para que Amazon Personalize vuelva a entrenar total o parcialmente las soluciones de Amazon Personalize, importe o reimporte conjuntos de datos y realice trabajos de inferencia por lotes.
Paso 7
Un flujo de trabajo de Step Functions realiza un seguimiento de los eventos programados que se están ejecutando en ese momento e invoca funciones escalonadas 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.
Paso 8
Un conjunto de mantenimiento de Step Functions crea nuevos trabajos de importación de conjuntos de datos de forma programada, vuelve a entrenar la solución de Amazon Personalize FULL de forma programada (y actualiza las campañas asociadas), vuelve a entrenar la solución de Amazon Personalize UPDATE de forma programada (y actualiza las campañas asociadas) y crea trabajos de inferencia por lotes.
Paso 9
Se publican las actualizaciones de las notificaciones del estado de los recursos en un bus de eventos de Amazon EventBridge a lo largo del flujo de trabajo de Step Functions.
Paso 10
Una interfaz de la línea de comandos (CLI) permite importar y establecer programaciones para los recursos que ya existen en Amazon Personalize.
Contenido relacionado
En este video, se muestra cómo optimizar y acelerar el desarrollo, la automatización y la implementación de las cargas de trabajo de Amazon Personalize mediante el mantenimiento de las experiencias personalizadas con machine learning.
- Fecha de publicación