अमेज़ॅन पर्सनलाइज़ में समाधान के लिए स्वचालित प्रशिक्षण का परिचय | अमेज़न वेब सेवाएँ

अमेज़न निजीकृत समाधान के लिए स्वचालित प्रशिक्षण की घोषणा करते हुए उत्साहित है। समाधान प्रशिक्षण किसी मॉडल की प्रभावशीलता को बनाए रखने और यह सुनिश्चित करने के लिए मौलिक है कि सिफारिशें उपयोगकर्ताओं के विकसित व्यवहार और प्राथमिकताओं के साथ संरेखित हों। जैसे-जैसे डेटा पैटर्न और रुझान समय के साथ बदलते हैं, नवीनतम प्रासंगिक डेटा के साथ समाधान को फिर से प्रशिक्षित करना मॉडल को सीखने और अनुकूलित करने में सक्षम बनाता है, जिससे इसकी पूर्वानुमान सटीकता बढ़ जाती है। स्वचालित प्रशिक्षण एक नया समाधान संस्करण उत्पन्न करता है, मॉडल बहाव को कम करता है और नवीनतम वस्तुओं को शामिल करते हुए सिफारिशों को प्रासंगिक रखता है और अंतिम-उपयोगकर्ताओं के वर्तमान व्यवहार के अनुरूप बनाता है। अंततः, स्वचालित प्रशिक्षण एक अधिक व्यक्तिगत और आकर्षक अनुभव प्रदान करता है जो बदलती प्राथमिकताओं के अनुकूल होता है।

अमेज़ॅन पर्सनलाइज़ मशीन लर्निंग (एमएल) के साथ आपके डिजिटल परिवर्तन को तेज करता है, जिससे मौजूदा वेबसाइटों, एप्लिकेशन, ईमेल मार्केटिंग सिस्टम और अन्य में वैयक्तिकृत अनुशंसाओं को एकीकृत करना आसान हो जाता है। अमेज़ॅन पर्सनलाइज़ डेवलपर्स को एमएल विशेषज्ञता की आवश्यकता के बिना एक अनुकूलित वैयक्तिकरण इंजन को तुरंत लागू करने में सक्षम बनाता है। अमेज़ॅन पर्सनलाइज़ आवश्यक बुनियादी ढांचे का प्रावधान करता है और संपूर्ण एमएल पाइपलाइन का प्रबंधन करता है, जिसमें डेटा को संसाधित करना, सुविधाओं की पहचान करना, उचित एल्गोरिदम का उपयोग करना और आपके डेटा के आधार पर अनुकूलित मॉडल को प्रशिक्षण, अनुकूलन और होस्ट करना शामिल है। आपका सारा डेटा निजी और सुरक्षित होने के लिए एन्क्रिप्ट किया गया है।

इस पोस्ट में, हम आपको स्वचालित प्रशिक्षण को कॉन्फ़िगर करने की प्रक्रिया के माध्यम से मार्गदर्शन करते हैं, ताकि आपके समाधान और सिफारिशें उनकी सटीकता और प्रासंगिकता बनाए रखें।

समाधान अवलोकन

A समाधान अमेज़ॅन पर्सनलाइज़ रेसिपी, अनुकूलित पैरामीटर और एक या अधिक समाधान संस्करणों (प्रशिक्षित मॉडल) के संयोजन को संदर्भित करता है। जब आप एक कस्टम समाधान बनाते हैं, तो आप अपने उपयोग के मामले से मेल खाने वाली एक रेसिपी निर्दिष्ट करते हैं और प्रशिक्षण मापदंडों को कॉन्फ़िगर करते हैं। इस पोस्ट के लिए, आप प्रशिक्षण मापदंडों में स्वचालित प्रशिक्षण को कॉन्फ़िगर करते हैं।

.. पूर्वापेक्षाएँ

अपने समाधानों के लिए स्वचालित प्रशिक्षण सक्षम करने के लिए, आपको सबसे पहले अमेज़ॅन पर्सनलाइज़ संसाधनों को सेट करना होगा। से शुरू एक डेटासेट समूह बनाना, स्कीमा, और डेटासेट आपके आइटम, इंटरैक्शन और उपयोगकर्ता डेटा का प्रतिनिधित्व करना। निर्देशों के लिए, देखें प्रारंभ करना (कंसोल) or आरंभ करना (एडब्ल्यूएस सीएलआई).

अपना डेटा आयात करना समाप्त करने के बाद, आप समाधान बनाने के लिए तैयार हैं।

समाधान बनाएं

स्वचालित प्रशिक्षण स्थापित करने के लिए, निम्नलिखित चरणों को पूरा करें:

1. अमेज़ॅन पर्सनलाइज़ कंसोल पर, एक नया समाधान बनाएं।
2. अपने समाधान के लिए एक नाम निर्दिष्ट करें, जिस प्रकार का समाधान आप बनाना चाहते हैं उसे चुनें और अपना नुस्खा चुनें।
3. वैकल्पिक रूप से, कोई भी टैग जोड़ें. अमेज़ॅन वैयक्तिकृत संसाधनों को टैग करने के बारे में अधिक जानकारी के लिए देखें अमेज़ॅन वैयक्तिकृत संसाधनों को टैग करना.
4. स्वचालित प्रशिक्षण का उपयोग करने के लिए स्वचालित प्रशिक्षण अनुभाग चुनें पर बारी और अपनी प्रशिक्षण आवृत्ति निर्दिष्ट करें।

स्वचालित प्रशिक्षण डिफ़ॉल्ट रूप से हर 7 दिनों में एक बार प्रशिक्षित करने के लिए सक्षम है। आप अपनी व्यावसायिक आवश्यकताओं के अनुरूप प्रशिक्षण ताल को प्रत्येक 1-30 दिनों में एक बार से कॉन्फ़िगर कर सकते हैं।

1. यदि आपका नुस्खा आइटम अनुशंसाएँ या उपयोगकर्ता खंड उत्पन्न करता है, तो वैकल्पिक रूप से इसका उपयोग करें प्रशिक्षण के लिए कॉलम समाधान संस्करणों का प्रशिक्षण करते समय Amazon वैयक्तिकृत कॉलम चुनने के लिए अनुभाग पर विचार करता है।
2. में हाइपरपैरामीटर कॉन्फ़िगरेशन अनुभाग, वैकल्पिक रूप से अपनी रेसिपी और व्यावसायिक आवश्यकताओं के आधार पर किसी भी हाइपरपैरामीटर विकल्प को कॉन्फ़िगर करें।
3. कोई अतिरिक्त कॉन्फ़िगरेशन प्रदान करें, फिर चुनें अगला.
   
4. समाधान विवरण की समीक्षा करें और पुष्टि करें कि आपका स्वचालित प्रशिक्षण अपेक्षा के अनुरूप कॉन्फ़िगर किया गया है।
5. चुनें समाधान बनाएं.
   

अमेज़ॅन पर्सनलाइज़ स्वचालित रूप से आपका पहला समाधान संस्करण तैयार करेगा। ए समाधान संस्करण एक प्रशिक्षित एमएल मॉडल को संदर्भित करता है। जब समाधान के लिए एक समाधान संस्करण बनाया जाता है, तो अमेज़ॅन पर्सनलाइज़ रेसिपी और प्रशिक्षण कॉन्फ़िगरेशन के आधार पर समाधान संस्करण का समर्थन करने वाले मॉडल को प्रशिक्षित करता है। समाधान संस्करण निर्माण प्रारंभ होने में 1 घंटे तक का समय लग सकता है.

AWS SDK का उपयोग करके स्वचालित प्रशिक्षण के साथ समाधान बनाने के लिए नमूना कोड निम्नलिखित है:

import boto3 
personalize = boto3.client('personalize')

solution_config = {
    "autoTrainingConfig": {
        "schedulingExpression": "rate(3 days)"
    }
}

recipe = "arn:aws:personalize:::recipe/aws-similar-items"
name = "test_automatic_training"
response = personalize.create_solution(name=name, recipeArn=recipe_arn, datasetGroupArn=dataset_group_arn, 
                            performAutoTraining=True, solutionConfig=solution_config)

print(response['solutionArn'])
solution_arn = response['solutionArn'])

समाधान बनने के बाद, आप पुष्टि कर सकते हैं कि समाधान विवरण पृष्ठ पर स्वचालित प्रशिक्षण सक्षम है या नहीं।

आप AWS SDK के माध्यम से पुष्टि करने के लिए निम्नलिखित नमूना कोड का भी उपयोग कर सकते हैं कि स्वचालित प्रशिक्षण सक्षम है:

response = personalize.describe_solution(solutionArn=solution_arn)
print(response)

आपकी प्रतिक्रिया में फ़ील्ड शामिल होंगे performAutoTraining और autoTrainingConfig, आपके द्वारा निर्धारित मान प्रदर्शित कर रहा है CreateSolution पु का र ना।

समाधान विवरण पृष्ठ पर, आप समाधान संस्करण भी देखेंगे जो स्वचालित रूप से बनाए जाते हैं। प्रशिक्षण प्रकार कॉलम निर्दिष्ट करता है कि समाधान संस्करण मैन्युअल रूप से बनाया गया था या स्वचालित रूप से।

आप दिए गए समाधान के समाधान संस्करणों की सूची वापस करने के लिए निम्नलिखित नमूना कोड का भी उपयोग कर सकते हैं:

response = personalize.list_solution_versions(solutionArn=solution_arn)['solutionVersions']
print("List Solution Version responsen")
for val in response:
    print(f"SolutionVersion: {val}")
    print("n")

आपकी प्रतिक्रिया में फ़ील्ड शामिल होगी trainingType, जो निर्दिष्ट करता है कि समाधान संस्करण मैन्युअल रूप से बनाया गया था या स्वचालित रूप से।

जब आपका समाधान संस्करण तैयार हो जाए, तो आप ऐसा कर सकते हैं एक अभियान बनाएँ आपके समाधान संस्करण के लिए.

एक अभियान बनाएँ

A अभियान वास्तविक समय की अनुशंसाएँ उत्पन्न करने के लिए एक समाधान संस्करण (प्रशिक्षित मॉडल) तैनात करता है। अमेज़ॅन पर्सनलाइज़ के साथ, आप अपने वर्कफ़्लो को सुव्यवस्थित कर सकते हैं और स्वचालित सिंकिंग के माध्यम से अभियानों में नवीनतम समाधान संस्करण की तैनाती को स्वचालित कर सकते हैं। ऑटो सिंक सेट करने के लिए, निम्नलिखित चरणों को पूरा करें:

1. अमेज़ॅन पर्सनलाइज़ कंसोल पर, एक नया अभियान बनाएं।
2. अपने अभियान के लिए एक नाम निर्दिष्ट करें.
3. वह समाधान चुनें जो आपने अभी बनाया है.
4. चुनते हैं स्वचालित रूप से नवीनतम समाधान संस्करण का उपयोग करें.
5. ठीक प्रति सेकंड न्यूनतम प्रावधानित लेनदेन.
   
6. अपना अभियान बनाएं.

अभियान अपनी स्थिति होने पर तैयार है ACTIVE.

एक अभियान बनाने के लिए निम्नलिखित नमूना कोड है syncWithLatestSolutionVersion करने के लिए सेट true एडब्ल्यूएस एसडीके का उपयोग करना। आपको प्रत्यय भी जोड़ना होगा $LATEST को solutionArn in solutionVersionArn जब आप सेट करते हैं syncWithLatestSolutionVersion सेवा मेरे true.

campaign_config = {
    "syncWithLatestSolutionVersion": True
}
resource_name = "test_campaign_sync"
solution_version_arn = "arn:aws:personalize:<region>:<accountId>:solution/<solution_name>/$LATEST"
response = personalize.create_campaign(name=resource_name, solutionVersionArn=solution_version_arn, campaignConfig=campaign_config)
campaign_arn = response['campaignArn']
print(campaign_arn)

अभियान विवरण पृष्ठ पर, आप देख सकते हैं कि चयनित अभियान में ऑटो सिंक सक्षम है या नहीं। सक्षम होने पर, आपका अभियान नवीनतम समाधान संस्करण का उपयोग करने के लिए स्वचालित रूप से अपडेट हो जाएगा, चाहे वह स्वचालित रूप से या मैन्युअल रूप से बनाया गया हो।

AWS SDK के माध्यम से पुष्टि करने के लिए निम्नलिखित नमूना कोड का उपयोग करें syncWithLatestSolutionVersion सक्षम किया गया है:

response = personalize.describe_campaign(campaignArn=campaign_arn)
Print(response)

आपकी प्रतिक्रिया में फ़ील्ड शामिल होगी syncWithLatestSolutionVersion के अंतर्गत campaignConfig, आपके द्वारा निर्धारित मान प्रदर्शित कर रहा है CreateCampaign पु का र ना।

आप अपने अभियान को अपडेट करके अभियान बनने के बाद अमेज़ॅन पर्सनलाइज़ कंसोल पर नवीनतम समाधान संस्करण का स्वचालित रूप से उपयोग करने के विकल्प को सक्षम या अक्षम कर सकते हैं। इसी तरह, आप सक्षम या अक्षम कर सकते हैं syncWithLatestSolutionVersion साथ में UpdateCampaign एडब्ल्यूएस एसडीके का उपयोग करना।

निष्कर्ष

स्वचालित प्रशिक्षण के साथ, आप अपने वर्कफ़्लो को सुव्यवस्थित करके और अमेज़ॅन पर्सनलाइज़ में नवीनतम समाधान संस्करण की तैनाती को स्वचालित करके मॉडल बहाव को कम कर सकते हैं और अनुशंसा प्रासंगिकता बनाए रख सकते हैं।

अमेज़ॅन पर्सनलाइज़ के साथ अपने उपयोगकर्ता अनुभव को अनुकूलित करने के बारे में अधिक जानकारी के लिए, देखें अमेज़न वैयक्तिकृत डेवलपर गाइड.

लेखक के बारे में

बा'कैरी जॉनसन एक वरिष्ठ तकनीकी उत्पाद प्रबंधक हैं जो अमेज़न पर्सनलाइज़ टीम में AWS AI/ML के साथ काम करते हैं। कंप्यूटर विज्ञान और रणनीति में पृष्ठभूमि के साथ, वह उत्पाद नवाचार के बारे में भावुक हैं। अपने खाली समय में, वह यात्रा करना और बाहरी वातावरण की खोज करना पसंद करती है।

अजय वेंकटकृष्णन अमेज़ॅन पर्सनलाइज़ टीम में एक सॉफ़्टवेयर डेवलपमेंट इंजीनियर है। अपने खाली समय में, उन्हें लिखना और फ़ुटबॉल खेलना पसंद है।

प्रणेश अनुभव अमेज़ॅन पर्सनलाइज़ के लिए एक वरिष्ठ सॉफ्टवेयर इंजीनियर हैं। उन्हें बड़े पैमाने पर ग्राहकों की सेवा के लिए मशीन लर्निंग सिस्टम डिजाइन करने का शौक है। अपने काम के अलावा, वह फुटबॉल खेलना पसंद करते हैं और रियल मैड्रिड के उत्साही अनुयायी हैं।

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• स्रोत: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/introducing-automatic-training-for-solutions-in-amazon-personalize/