[【实践练手题】] 使用ModelArts实现精准推荐应用

每周AI练习题:使用ModelArts实现精准推荐应用

消费无处不在,但每一次消费行为带给人们的感受却或好或坏。在时间成本高昂的背景下,消费者不希望花太多时间就能找到自己喜欢的事物。而快速、准确的消费品推荐,可显著降低消费者寻找的时间成本,不但提升用户消费感受,也能提高商家的销售量。

现在您可以借助华为云ModelArts服务平台上的自动学习场景,为您提供精准营销的方向和辅助决策,提升消费品转化率和商家利润,改善消费者的消费体验。

使用流程分为4部分,分别是:

  1. 准备工作:下载数据集、实例代码,然后上传至OBS桶中(所有参加华为云西电分享会的同学可以使用会务组此前发放的OBS资源哦)

  2. 训练模型:编写基于Spark MLlib中ALS算法的模型训练脚本,新建训练作业进行模型训练。

  3. 部署模型:得到训练好的模型文件后,新建预测作业将模型部署为在线预测服务。

  4. 验证模型:下载并导入客户端工程,发起预测请求获取预测结果。

    数据集可在此链接中下载

1. 准备工作

您可以直接使用data目录的训练数据集,并上传至华为云OBS桶中。操作步骤如下:

步骤 1     从data目录下载输入数据ratings.csv

步骤 2     浏览并理解训练数据。

数据源的具体字段如下:

表1 数据源的具体字段及意义

字段名含义类型描述
attr_1用户idInt消费者标识
attr_2商品idInt消费品标识
attr_3评分Real消费者对消费品的评分(1-5)

数据集部分样本数据如下:

表2 数据集样本数据

attr_1attr_2attr_3
11465
111984
16114
29143
21464

步骤 3     下载训练数据集文件后,将数据集从本地上传到OBS桶的数据目录。示例中训练数据上传到“sample”桶的“/sparkml/data/”目录,实际使用中请填写自己创建的桶名。

步骤 4     编写使用ALS算法的python脚本,本上传到OBS桶的代码目录。脚本可以参考trainmodelsp.py。示例中脚本上传到“sample”桶的“/sparkml/code”目录。

步骤 5     创建OBS桶的模型目录。示例中指定输出模型保存到“sample”桶的“/sparkml/out”目录。

2. 训练模型

使用ModelArts服务,新建训练作业进行模型训练,操作步骤如下:

步骤 1     打开ModelArts界面,选定“训练作业”场景,选择“训练作业”页签,并点击“创建按钮”。创建模型时,选定“Spark_MLlib”引擎,并选定已上传到OBS的训练数据以及训练代码。详细参数设置参见图1。

图1 创建训练作业参数

步骤 2     点击“立即创建”按钮,启动训练作业并等待作业运行完成。 在“训练作业”页签中,可以选中训练任务查看详情,训练作业页签界面参见图2。

图2 训练作业页签界面

3. 部署模型

待训练作业运行完成后,可以将训练好的模型发布成预测服务。操作步骤如下:

步骤 1     在“模型管理”界面,单击左上角的“导入”按钮,填写模型的信息。填写信息参考图3。

图3 导入模型参数

步骤 2     在“部署上线”功能中选中“在线服务”,单击左上角的“部署”按钮,填写在线预测服务的信息。填写信息参考图4。 服务发布需要一定时间,耐心等待即可。

图4 部署在线服务参数

4. 验证模型

待部署模型运行完成后,可以验证发布的预测服务是否正常。操作步骤如下:

步骤 1     在“在线服务”界面,可以选中刚刚发布的模型,并查看服务的详细信息。

步骤 2     在“测试”页签,可以编辑测试的输入数据,并测试预测服务是否正常。

图5 在线服务测试界面

步骤 3     在“调用指南”页签,可以获取调用API接口,并使用Postman工具进行进行测试。

图6 在线服务调用指南界面


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