En esta página, se describe cómo crear un modelo nuevo de Recomendaciones IA.
Si ya tienes un modelo de recomendación del tipo correcto y deseas obtener predicciones de él desde una ubicación diferente en tu sitio, puedes crear una configuración de entrega nueva para él en lugar de crear un modelo nuevo. Obtenga más información.
Introducción
Cuando quieras usar un tipo de recomendación nuevo para obtener predicciones, debes crear un modelo de recomendación nuevo y proporcionar suficientes datos de eventos de usuario a fin de que se entrene. Crea configuraciones de entrega para tu modelo nuevo y, cuando el modelo termina de entrenarse, solicita predicciones de esas opciones de configuración de entrega.
Para obtener una descripción general del proceso de trabajo con la venta minorista, consulta Implementa una solución de venta minorista.
Crea un modelo de recomendación
Agrega un modelo de recomendación nuevo mediante Google Cloud Console. Puedes tener hasta 20 modelos por proyecto y hasta 10 de ellos pueden estar activos (no detenidos) en cualquier momento. Obtén más información para detener un modelo.
Puedes iniciar hasta 5 operaciones de modelo por minuto. Este límite se aplica a la creación, eliminación, detención y reanudación de modelos.
Antes de crear un modelo nuevo, debes cumplir con los requisitos para crear un modelo nuevo.
Para crear un modelo nuevo, sigue estos pasos:
Ve a la página Modelos de venta minorista en Google Cloud Console.
Ir a la página ModelosHaz clic en Crear modelo.
Ingresa un nombre para tu modelo.
El nombre debe tener 1,024 caracteres o menos, y solo puede contener caracteres alfanuméricos, guiones bajos, guiones y espacios.
Elige el tipo de recomendación que deseas que proporcione este modelo y su objetivo empresarial (si está disponible para ese modelo).
Haz clic en Crear para crear el modelo de recomendación nuevo.
Si subiste datos suficientes de eventos del usuario del tipo requerido, comienza el entrenamiento y el ajuste del modelo iniciales. El entrenamiento y el ajuste del modelo inicial tardan entre 2 y 5 días en completarse.
Puede crear opciones de configuración de entrega para tu modelo nuevo antes de que se complete el entrenamiento, pero solo entregarán Predicciones de “ejecución de prueba” hasta que se complete el entrenamiento y el ajuste iniciales y el modelo se active.
Requisitos para crear un modelo de recomendaciones nuevo
La primera vez que usas un tipo de recomendación específico para tu sitio, entrenas un modelo nuevo de aprendizaje automático, que requiere suficientes datos de entrenamiento, además de tiempo para entrenar y ajustar el modelo. Se requieren los siguientes pasos para comenzar a usar un tipo de recomendación nuevo:
- Importa tu catálogo a Venta minorista, si aún no lo hiciste e implementa procesos para mantener el catálogo subido actualizado.
- Si aún no lo hiciste, comienza a grabar eventos de usuario en venta minorista y asegúrate de seguir las prácticas recomendadas para grabar datos de eventos de usuario.
- Identifica el tipo de recomendación y el objetivo de optimización que deseas usar.
- Determina el requisito de datos del evento del usuario para el tipo de recomendación y el objetivo que desees.
- Importa los datos históricos de eventos del usuario para cumplir con los requisitos mínimos de datos de eventos o espera hasta que la recopilación de datos de eventos de los usuarios cumpla con los requisitos mínimos.
Crea tu modelo y tus opciones de configuración de entrega.
En este punto, la venta minorista inicia el entrenamiento y el ajuste de modelos. El entrenamiento y el ajuste del modelo inicial tardan entre 2 y 5 días en completarse.
Confirma que tu modelo funcione de forma correcta con la vista previa de predicción.
Crea tu experimento A/B.
Requisitos de los datos de eventos de usuario
El tipo de eventos de usuario que importas y la cantidad de datos que necesitas dependen de tu tipo de recomendación (modelo) y de tu objetivo de optimización. Cuando alcanzas el requisito mínimo de datos, puedes comenzar el entrenamiento de modelos.
La ventana de recopilación de datos representa el período máximo que la API de venta minorista busca eventos de usuario. la importación de datos más históricos no afecta la calidad del modelo.
Debido a que la API de venta minorista no puede producir modelos de buena calidad basados en datos sintéticos, asegúrate de usar eventos de usuario reales y datos de catálogo real.
| Tipo de modelo | Objetivo de optimización | Tipos de eventos de usuario admitidos | Requisito mínimo de datos | Período de recopilación de datos |
|---|---|---|---|---|
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Debe haber al menos 100 SKU de productos en stock en la rama de catálogo |
N/A |
¿Qué sigue?
- Crea una configuración de entrega para tu modelo.
- Aprende a detener y reanudar el entrenamiento para tu modelo.
- Cuando el modelo termine el entrenamiento, comienza a solicitar recomendaciones.