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# Consigliatori di domini in Amazon Personalize
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Se hai creato un gruppo di set di dati di Domain, dopo aver [importato i dati](import-data.md) sei pronto a creare suggerimenti per i casi d'uso del tuo dominio. Un programma di *raccomandazione* è una risorsa del gruppo di set di dati di Domain che genera consigli. Si utilizza un programma di raccomandazione nell'applicazione per ottenere consigli in tempo reale sull'operazione. [GetRecommendations](API_RS_GetRecommendations.md) 

Quando crei un programma di raccomandazione, specifichi un caso d'uso e Amazon Personalize addestra i modelli supportando il programma con le migliori configurazioni per il caso d'uso. Ogni caso d'uso ha requisiti API diversi per ottenere consigli. Per un elenco dei casi d'uso dei consigliatori suddivisi per dominio, consulta[Scelta di un caso d'uso](domain-use-cases.md). Puoi creare al massimo 15 consiglieri per regione.

 Amazon Personalize riqualifica automaticamente i modelli che supportano i tuoi consiglieri ogni 7 giorni. Si tratta di una riqualificazione completa che crea modelli completamente nuovi basati sulla totalità dei dati nei tuoi set di dati. Con i casi d'uso *Top picks for you* *e Recommended* for you, Amazon Personalize aggiorna i modelli esistenti ogni due ore per includere nuovi elementi nei consigli con esplorazione. 

Quando crei un programma di raccomandazione, puoi fare quanto segue: 
+ Abilita i metadati degli articoli nei consigli. Per ulteriori informazioni, consulta [Abilitazione dei metadati nei consigli](create-recommender-return-metadata.md).
+  Configura le colonne utilizzate per addestrare i modelli che supportano il tuo programma di raccomandazione. Per ulteriori informazioni, consulta [Configurazione delle colonne utilizzate durante la creazione di un programma di raccomandazione di domini Amazon Personalize](create-recommender-configure-columns.md). 
+ Per i casi d'uso *Top pick for your* o *Recommended for you*, puoi configurare l'esplorazione. Per ulteriori informazioni, consulta [Configurazione dell'esplorazione per un programma di raccomandazione di dominio](create-recommender-configure-exploration.md).

Dopo aver creato un programma di raccomandazione, puoi fare quanto segue:
+  Valuta il consulente: puoi valutare le prestazioni del tuo consulente tramite metriche offline e online. Per ulteriori informazioni, consulta [Valutazione di un programma di raccomandazione di domini Amazon Personalize](evaluating-recommenders.md). 
+ Interrompi e riavvia il programma di consulenza: se desideri mettere in pausa la fatturazione di un consulente attivo, puoi interrompere il programma e riavviarlo in un secondo momento. Per ulteriori informazioni, consulta [Interruzione di un programma di raccomandazione](stopping-starting-recommender.md). 
+ Aggiorna la configurazione del segnalatore: puoi aggiornare le colonne utilizzate dal segnalatore durante la formazione e aggiornare la capacità di richiesta del segnalatore. Per ulteriori informazioni, consulta [Aggiornamento di un programma di raccomandazione](updating-recommender.md). 
+  Elimina il consigliere: puoi eliminare i consiglieri con l'operazione. [DeleteRecommender](API_DeleteRecommender.md) Oppure puoi eliminare un consulente dalla pagina dei dettagli del consulente nella console Amazon Personalize. 

**Topics**
+ [Stati del consigliere](#recommender-statuses)
+ [Richieste di raccomandazioni minime al secondo e auto-scaling](#min-rrps-auto-scaling)
+ [Creazione di consiglieri di dominio in Amazon Personalize](creating-domain-recommenders.md)
+ [Abilitazione dei metadati nei consigli per un programma di raccomandazione di domini in Amazon Personalize](create-recommender-return-metadata.md)
+ [Configurazione delle colonne utilizzate durante la creazione di un programma di raccomandazione di domini Amazon Personalize](create-recommender-configure-columns.md)
+ [Configurazione dell'esplorazione per un programma di raccomandazione di dominio](create-recommender-configure-exploration.md)
+ [Valutazione di un programma di raccomandazione di domini Amazon Personalize](evaluating-recommenders.md)
+ [Aggiornamento di un programma di raccomandazione](updating-recommender.md)
+ [Interruzione di un programma di raccomandazione](stopping-starting-recommender.md)

## Stati del consigliere
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Un utente che consiglia può trovarsi in uno dei seguenti stati:
+ CREATE PENDING > CREATE IN\$1PROGRESS > ACTIVE -oppure- CREATE FAILED
+ DELETE PENDING > DELETE IN\$1PROGRESS

Per ottenere lo stato di consigliere, vai alla pagina Consiglieri nella console Amazon Personalize o utilizza l'operazione. [DescribeRecommender](API_DescribeRecommender.md)

## Richieste di raccomandazioni minime al secondo e auto-scaling
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**Importante**  
Un massimo `minRecommendationRequestsPerSecond` aumenterà la tua bolletta. Ti consigliamo di iniziare con 1 per `minRecommendationRequestsPerSecond` (impostazione predefinita). Tieni traccia del tuo utilizzo utilizzando i CloudWatch parametri di Amazon e `minRecommendationRequestsPerSecond` aumentali se necessario.

Quando crei un consulente, puoi configurare il numero minimo di richieste di raccomandazione al secondo. Il numero minimo di richieste di raccomandazione al secondo (`minRecommendationRequestsPerSecond`) specifica il throughput di richieste di raccomandazione di base fornito da Amazon Personalize. minRecommendationRequestsPerSecond `1`L'impostazione predefinita è. Una richiesta di raccomandazione è un'unica `GetRecommendations` operazione. La velocità effettiva delle richieste viene misurata in richieste al secondo e Amazon Personalize utilizza le tue richieste al secondo per ricavare le tue richieste all'ora e il prezzo dell'utilizzo del programma di raccomandazione. 

 Se le tue richieste al secondo aumentano o diminuiscono `minRecommendationRequestsPerSecond` ulteriormente, Amazon Personalize aumenta e riduce automaticamente la capacità fornita, ma mai al di sotto. `minRecommendationRequestsPerSecond` Si verifica un breve ritardo nell'aumento della capacità che potrebbe causare la perdita di richieste.

 La fattura corrisponde all'importo maggiore tra il numero minimo di richieste all'ora (in base a minRecommendationRequestsPerSecond) o il numero effettivo di richieste. Il throughput effettivo delle richieste utilizzato viene calcolato come media requests/second in una finestra di un'ora. Ti consigliamo di iniziare con l'impostazione predefinita`minRecommendationRequestsPerSecond`, monitorare l'utilizzo utilizzando i CloudWatch parametri di Amazon e quindi aumentarli se necessario. `minRecommendationRequestsPerSecond`