Conceitos básicos (SDK para Python (Boto3))

Use o código a seguir para criar um esquema no Amazon Personalize. Substitua getting-started-schema por um nome para o esquema.

import json
schema = {
  "type": "record",
  "name": "Interactions",
  "namespace": "com.amazonaws.personalize.schema",
  "fields": [
      {
          "name": "USER_ID",
          "type": "string"
      },
      {
          "name": "ITEM_ID",
          "type": "string"
      },
      {
          "name": "TIMESTAMP",
          "type": "long"
      }
  ],
  "version": "1.0"
}

create_interactions_schema_response = personalize.create_schema(
    name='getting-started-schema',
    schema=json.dumps(schema)
)

interactions_schema_arn = create_interactions_schema_response['schemaArn']
print(json.dumps(create_interactions_schema_response, indent=2))

Crie um grupo de conjuntos de dados com o seguinte código. Substitua dataset group name por um nome para o grupo de conjuntos de dados.

response = personalize.create_dataset_group(name = 'dataset group name')
dataset_group_arn = response['datasetGroupArn']

description = personalize.describe_dataset_group(datasetGroupArn = dataset_group_arn)['datasetGroup']

print('Name: ' + description['name'])
print('ARN: ' + description['datasetGroupArn'])
print('Status: ' + description['status'])

Crie um conjunto de dados de interações com itens no novo grupo de conjuntos de dados com o código a seguir. Nomeie o conjunto de dados e informe schema_arn e dataset_group_arn das etapas anteriores.

response = personalize.create_dataset(
    name = 'datase_name',
    schemaArn = 'schema_arn',
    datasetGroupArn = 'dataset_group_arn',
    datasetType = 'Interactions'
)

dataset_arn = response['datasetArn']

Importe seus dados com um trabalho de importação do conjunto de dados com o código a seguir. O código usa o método describe_dataset_import_job para rastrear o status do trabalho.

Envie as seguintes informações como parâmetros: um nome para o trabalho, o dataset_arn da etapa anterior, o caminho do bucket do Amazon S3 (s3://bucket name/folder name/ratings.csv) onde você salvou os dados de treinamento e o ARN do seu perfil de serviço de IAM. Você criou esse perfil como parte de Pré-requisitos de conceitos básicos. O Amazon Personalize precisa de permissão para acessar o bucket. Consulte Como conceder permissão ao Amazon Personalize para acessar recursos do Amazon S3.

import time
response = personalize.create_dataset_import_job(
    jobName = 'JobName',
    datasetArn = 'dataset_arn',
    dataSource = {'dataLocation':'s3://amzn-s3-demo-bucket/filename.csv'},
    roleArn = 'role_arn',
    importMode = 'FULL'
)

dataset_interactions_import_job_arn = response['datasetImportJobArn']

description = personalize.describe_dataset_import_job(
    datasetImportJobArn = dataset_interactions_import_job_arn)['datasetImportJob']

print('Name: ' + description['jobName'])
print('ARN: ' + description['datasetImportJobArn'])
print('Status: ' + description['status'])

max_time = time.time() + 3*60*60 # 3 hours
while time.time() < max_time:
    describe_dataset_import_job_response = personalize.describe_dataset_import_job(
        datasetImportJobArn = dataset_interactions_import_job_arn
    )
    status = describe_dataset_import_job_response["datasetImportJob"]['status']
    print("Interactions DatasetImportJob: {}".format(status))
    
    if status == "ACTIVE" or status == "CREATE FAILED":
        break
        
    time.sleep(60)

Crie uma nova solução com o código a seguir. Passe o seguinte como parâmetros: o dataset_group_arn anterior, um nome para a solução e o ARN para a receita User-Personalization-v 2 ()arn:aws:personalize:::recipe/aws-user-personalization-v2. Armazene o ARN da sua nova solução para uso posterior.

create_solution_response = personalize.create_solution(
  name='solution name', 
  recipeArn= 'arn:aws:personalize:::recipe/aws-user-personalization-v2', 
  datasetGroupArn = 'dataset group arn'
)
solution_arn = create_solution_response['solutionArn']
print('solution_arn: ', solution_arn)

Crie uma versão da solução com o código a seguir. Passe como parâmetro o solution_arn da etapa anterior. Crie uma versão da solução com o código a seguir. Durante o treinamento, o código usa a operação DescribeSolutionVersion para recuperar o status da versão da solução. Quando o treinamento for concluído, o método retornará o ARN da sua nova versão da solução. Armazene-o para uso posterior.

import time
import json

create_solution_version_response = personalize.create_solution_version(
    solutionArn = solution_arn
)

solution_version_arn = create_solution_version_response['solutionVersionArn']
print(json.dumps(create_solution_version_response, indent=2))

max_time = time.time() + 3*60*60 # 3 hours
while time.time() < max_time:
    describe_solution_version_response = personalize.describe_solution_version(
        solutionVersionArn = solution_version_arn
    )
    status = describe_solution_version_response["solutionVersion"]["status"]
    print("SolutionVersion: {}".format(status))
    
    if status == "ACTIVE" or status == "CREATE FAILED":
        break
        
    time.sleep(60)