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# Recomendadores de domínio no Amazon Personalize
Depois de criar um grupo de conjuntos de dados de domínio e [importar os dados](import-data.md), você poderá criar recomendadores para os casos de uso do seu domínio. Um *recomendador* é um recurso do grupo de conjuntos de dados do domínio que gera recomendações. Use um recomendador em seu aplicativo para obter recomendações em tempo real com a operação [GetRecommendations](API_RS_GetRecommendations.md).
Ao criar um recomendador, você especifica um caso de uso, e o Amazon Personalize treina os modelos que apoiam o recomendador com as melhores configurações para o caso de uso. Cada caso de uso tem requisitos de API diferentes para obter recomendações. Para obter uma lista de casos de uso de recomendadores por domínio, consulte [Escolher um caso de uso](domain-use-cases.md). Você pode criar no máximo 15 recomendadores por região.
O Amazon Personalize retreina automaticamente os modelos que apoiam seus recomendadores a cada 7 dias. Esse é um retreinamento completo que cria modelos totalmente novos com base na totalidade dos dados em seus conjuntos de dados. Com os casos de uso *Melhores seleções para você* e *Recomendados para você*, o Amazon Personalize atualiza os modelos atuais a cada duas horas para incluir novos itens nas recomendações com a exploração.
Ao criar um recomendador, você pode fazer o seguinte:
+ Habilitar metadados de item nas recomendações. Para obter mais informações, consulte [Habilitar metadados nas recomendações](create-recommender-return-metadata.md).
+ Defina as colunas usadas no treinamento dos modelos que apoiam seu recomendador. Para obter mais informações, consulte [Configurar colunas usadas ao criar um recomendador de domínio do Amazon Personalize](create-recommender-configure-columns.md).
+ Para os casos de uso *Melhores opções para você* e *Recomendados para você*, você pode atualizar a configuração de exploração. Para obter mais informações, consulte [Configurar a exploração para um recomendador de domínio](create-recommender-configure-exploration.md).
Depois de criar um recomendados, você poderá fazer o seguinte:
+ Avaliar o recomendador: você pode avaliar o desempenho do seu recomendador por meio de métricas offline e online. Para obter mais informações, consulte [Avaliar um recomendador de domínio do Amazon Personalize](evaluating-recommenders.md).
+ Interromper e iniciar o recomendador: se quiser pausar a cobrança de um recomendador ativo, você poderá interromper o recomendador e reiniciá-lo mais tarde. Para obter mais informações, consulte [Interromper um recomendador](stopping-starting-recommender.md).
+ Atualizar a configuração do recomendador: você pode atualizar as colunas que o recomendador usa no treinamento e atualizar a capacidade de pedidos do recomendador. Para obter mais informações, consulte [Atualização de um recomendador](updating-recommender.md).
+ Excluir um recomendador: você pode excluir os recomendadores com a operação [DeleteRecommender](API_DeleteRecommender.md). Você também pode excluir um recomendador da página de detalhes dele no console do Amazon Personalize.
**Topics**
+ [Status do recomendador](#recommender-statuses)
+ [Solicitações mínimas de recomendação por segundo e ajuste de escala automático](#min-rrps-auto-scaling)
+ [Criar recomendadores de domínio no Amazon Personalize](creating-domain-recommenders.md)
+ [Habilitar metadados em recomendações para um recomendador de domínio no Amazon Personalize](create-recommender-return-metadata.md)
+ [Configurar colunas usadas ao criar um recomendador de domínio do Amazon Personalize](create-recommender-configure-columns.md)
+ [Configurar a exploração para um recomendador de domínio](create-recommender-configure-exploration.md)
+ [Avaliar um recomendador de domínio do Amazon Personalize](evaluating-recommenders.md)
+ [Atualização de um recomendador](updating-recommender.md)
+ [Interromper um recomendador](stopping-starting-recommender.md)
## Status do recomendador
Um recomendador pode estar em um dos seguintes estados:
+ CREATE PENDING > CREATE IN\$1PROGRESS > ACTIVE -or- CREATE FAILED
+ DELETE PENDING > DELETE IN\$1PROGRESS
Para obter o status do recomendador, navegue até a página Recomendadores no console do Amazon Personalize ou use a operação [DescribeRecommender](API_DescribeRecommender.md).
## Solicitações mínimas de recomendação por segundo e ajuste de escala automático
**Importante**
Uma `minRecommendationRequestsPerSecond` alta aumentará sua conta. Recomendamos começar com 1 para `minRecommendationRequestsPerSecond` (o padrão). Monitore seu uso usando CloudWatch as métricas da Amazon e aumente as `minRecommendationRequestsPerSecond` conforme necessário.
Ao criar um recomendador, você pode configurar as solicitações mínimas de recomendação do recomendador por segundo. As solicitações mínimas de recomendação por segundo (`minRecommendationRequestsPerSecond`) especificam o throughput da solicitação de recomendação da linha de base provisionada pelo Amazon Personalize. O padrão minRecommendationRequests PerSecond é`1`. Uma solicitação de recomendação é uma operação `GetRecommendations` única. O throughput de solicitações é medido em solicitações por segundo, e o Amazon Personalize usa suas solicitações por segundo para derivar suas solicitações por hora e o preço do uso do seu recomendador.
Se as suas solicitações por segundo aumentarem além de `minRecommendationRequestsPerSecond`, o Amazon Personalize fará o ajuste de escala automático da capacidade provisionada para cima ou para baixo, mas nunca abaixo de `minRecommendationRequestsPerSecond`. Há um pequeno atraso no aumento da capacidade, o que pode causar perda de solicitações.
Sua fatura é a maior entre as solicitações mínimas por hora (com base em minRecommendationRequestsPerSecond) ou o número real de solicitações. A taxa de transferência real da solicitação usada é calculada como a média requests/second dentro de uma janela de uma hora. Recomendamos começar com o padrão`minRecommendationRequestsPerSecond`, rastrear seu uso usando CloudWatch as métricas da Amazon e, em seguida, aumentá-las `minRecommendationRequestsPerSecond` conforme necessário.