개요
Maintaining Personalized Experiences with Machine Learning은 대규모 사용자 지정 추천 모델을 포함하여 제품 포트폴리오에 대한 사용자 지정 Amazon Personalize 경험을 구축하는 데 도움이 됩니다. 이 AWS 솔루션은 Amazon Personalize 내의 리소스에 대한 업데이트 자동화 및 예약 기능을 통해 개인화 워크로드의 개발 및 배포를 간소화 및 가속화합니다.
이점
Amazon Personalize의 모든 리소스 생성을 사전에 자동화하여 시간과 비용을 절약합니다.
Amazon Personalize와 관련된 워크플로를 애플리케이션에 통합합니다.
기술 세부 정보
구현 가이드 및 함께 제공되는 AWS CloudFormation 템플릿을 사용하여 이 아키텍처를 자동으로 배포할 수 있습니다.
1단계
AWS CloudFormation 템플릿은 개인화 데이터 및 구성 파일을 저장하는 데 사용되는 Amazon Simple Storage Service(S3) 버킷을 배포합니다.
2단계
새 개인화 구성 또는 업데이트된 개인화 구성이 개인화 데이터 버킷에 업로드될 때 시작되는 AWS Lambda 함수
3단계
Amazon Personalize 데이터세트 그룹(데이터세트, 스키마, 이벤트 트래커, 필터, 솔루션, 캠페인 및 배치 추론 작업 포함)의 모든 리소스를 관리하는 AWS Step Functions 워크플로
4단계
일정 기간 동안의 모델 성능을 평가하기 위해 추가되는 각각의 솔루션 버전에 대한 Amazon Personalize의 Amazon CloudWatch 지표
5단계
관리자에게 이메일을 통해 유지 관리 워크플로가 완료되었음을 알리는 Amazon Simple Notification Service(SNS) 주제 및 구독
6단계
Amazon DynamoDB는 Amazon Personalize를 위해 구성된 예약 이벤트를 추적하여 Amazon Personalize 솔루션을 완전히 또는 부분적으로 제한하고, 데이터세트를 가져오거나 다시 가져오고, 배치 추론 작업을 수행합니다.
7단계
Step Functions 워크플로는 현재 실행 중인 예약 이벤트를 추적하고 Amazon Personalize 솔루션을 유지 관리하고(새로운 솔루션 버전 생성, 캠페인 업데이트), 업데이트된 데이터세트를 가져오고, 배치 추론을 수행하는 Step Functions를 간접적으로 호출합니다.
8단계
예약된 새로운 데이터세트 가져오기 작업을 생성하고, 예약된 Amazon Personalize 솔루션 전체 재훈련을 수행(그리고 관련 캠페인을 업데이트)하고, 예약된 Amazon Personalize 솔루션 업데이트 재훈련을 수행(그리고 관련 캠페인을 업데이트)하고, 배치 추론 작업을 생성하는 유지 관리 Step Functions 세트
9단계
리소스 상태 알림 업데이트가 Step Functions 워크플로 전체에 걸쳐 Amazon EventBridge 이벤트 버스에 게시됩니다.
10단계
명령줄 인터페이스(CLI)를 사용하여 Amazon Personalize에 있는 리소스를 가져오고 일정을 설정할 수 있습니다.
관련 콘텐츠
이 동영상에서는 Maintaining Personalized Experiences with Machine Learning을 사용하여 Amazon Personalize 워크로드의 개발, 자동화 및 배포를 간소화하고 가속화하는 방법을 보여줍니다.