Modelle verwalten

Auf dieser Seite wird beschrieben, wie Sie Empfehlungsmodelle optimieren, pausieren, fortsetzen, löschen und auflisten. Informationen zum Erstellen eines neuen Empfehlungsmodells finden Sie unter Empfehlungsmodelle erstellen.

Modell abstimmen

Vertex AI Search for Retail verwendet die Eingabedaten, die Sie Ihrem Modell zur Verfügung stellen, um Hyperparameter für das Training anzupassen.

Die Optimierung dauert zwei bis vier Tage, während der das Modell wie gewohnt funktioniert. Weitere Informationen zu den Optimierungskosten finden Sie unter Preise.

Feinabstimmungsfrequenz eines Modells festlegen

Wir empfehlen daher, das Modell regelmäßig zu optimieren. So bleibt das Modelltraining optimal, da sich die Daten im Laufe des Jahres ändern und das Kundenverhalten variiert. Außerdem können einige interne umfangreiche Modellupgrades erst angewendet werden, nachdem das Modell optimiert wurde.

Bei der Erstellung des Modells können Sie festlegen, dass es alle drei Monate automatisch optimiert wird, oder Sie können es ausschließlich manuell optimieren. Unabhängig von der ausgewählten Einstellung wird das Modell nach der Erstellung automatisch optimiert.

Sie können die Einstellung des Optimierungsstatus jederzeit ändern. Eine Änderung dieser Einstellung wirkt sich nicht auf aktuell ausgeführte Optimierungsprozesse aus.

So bearbeiten Sie die Einstellung des Optimierungsstatus eines Modells:

Console

  1. Rufen Sie in der Search for Retail-Konsole die Seite Modelle auf.

    Zur Seite „Modelle“

    Sie können den Optimierungsstatus jedes Modells unter Optimierungsstatus einsehen.

  2. Klicken Sie auf einen Modellnamen, um die zugehörige Detailseite anzusehen.

  3. Klicken Sie neben Optimierungsstatus auf Bearbeiten .

  4. Wählen Sie aus der Drop-down-Liste eine Einstellung aus:

    • Alle drei Monate. Stellt automatisch den letzten Titel ein, der vor 90 Tagen abgespielt wurde.
    • Nur manuelle Optimierung. Wird nur optimiert, wenn Sie manuell optimieren.

  5. Klicken Sie auf Fertig , um die Einstellung zu speichern.

curl

Stellen Sie über die API eine Models.patch-Anfrage. Weitere Informationen finden Sie in der API-Referenz zu Models.patch.

Weitere Informationen zu allen Models-Feldern finden Sie in der API-Referenz zu Models.

curl -X PATCH \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
-d '{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/global/catalogs/default_catalog/models/MODEL_ID",
  "PeriodicTuningState": "NEW_TUNING_STATE_VALUE"
}' \
'https://retail.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_NUMBER/locations/global/catalogs/default_catalog/models/MODEL_ID?updateMask=PeriodicTuningState'

Modell manuell abstimmen

Die manuelle Optimierung löst eine einmalige Optimierung Ihres Modells aus. Sie können Ihr Modell bei erheblichen Änderungen in Ihrem Katalog (z. B. Größenerhöhungen oder Änderungen in der Kataloghierarchie) oder bei Ereignissen (z. B. Backfill historischer Ereignisse oder einer Änderung der Datenverteilung nach dem Hochstufen bestimmter Elementgruppen) manuell anpassen.

So optimieren Sie ein Modell manuell:

Console

  1. Rufen Sie in der Search for Retail-Konsole die Seite Modelle auf.

    Zur Seite „Modelle“

  2. Klicken Sie auf einen Modellnamen, um die zugehörige Detailseite anzusehen.

  3. Klicken Sie in der Schaltflächenleiste auf Manuelle Optimierung.

    Die Optimierung dauert zwei bis vier Tage, während der das Modell wie gewohnt funktioniert.

curl

Stellen Sie über die API eine Models.tune-Anfrage. Weitere Informationen finden Sie in der API-Referenz zu Models.tune.

curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
'https://retail.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_NUMBER/locations/global/catalogs/default_catalog/models/MODEL_ID:tune'

Training für ein Modell pausieren und fortsetzen

Wenn Ihr Modell aktiv ist (nicht pausiert), wird das Modell mindestens einmal pro Woche neu trainiert, jedoch nicht häufiger als einmal täglich. Für ein konsistentes erneutes Training sollten Sie Nutzerereignisdaten spätestens 24 Stunden nach dem Auftreten des Ereignisses hochladen.

Sie können Ihr Modell pausieren, um das erneute Training zu beenden. Das ist beispielsweise sinnvoll, wenn Sie fehlerhafte Daten importiert haben oder das Limit von 10 aktiven Modellen pro Projekt nicht überschreiten. Wenn Sie weniger als 10 aktive Modelle haben, können Sie ein pausiertes Modell jederzeit neu starten.

Weitere Informationen zu Trainingskosten finden Sie unter Preise.

Sie können bis zu fünf Modellvorgänge pro Minute starten. Zu den eingeschränkten Modellvorgängen gehören das Erstellen, Löschen, Anhalten und Fortsetzen.

So pausieren Sie ein Modell an oder starten es neu:

Console

  1. Rufen Sie in der Search for Retail-Konsole die Seite Modelle auf.

    Zur Seite „Modelle“

    Sie können den Trainingsstatus jedes Modells unter Trainingsstatus sehen.

  2. Klicken Sie zum Pausieren eines aktiven Modells (Trainingsstatus von TRAINING) auf Pausieren .

  3. Klicken Sie zum Starten eines pausierten Modells (Trainingsstatus pausiert) auf Fortsetzen .

curl

Um ein aktives Modell zu pausieren, stellen Sie über die API eine Models.pause-Anfrage. Weitere Informationen finden Sie in der API-Referenz zu Models.pause.

curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
'https://retail.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_NUMBER/locations/global/catalogs/default_catalog/models/MODEL_ID:pause'

Um ein pausiertes Modell zu starten, stellen Sie über die API eine Models.resume-Anfrage.

curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
'https://retail.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_NUMBER/locations/global/catalogs/default_catalog/models/MODEL_ID:resume'

Modelldetails ansehen

Sehen Sie sich die Details eines Modells in der Console oder mit der API-Methode Models.get an.

Mit dem folgenden Konsolenverfahren können Sie die Bereitstellungskonfigurationen aufrufen, die mit einem bestimmten Modell verknüpft sind. Alle anderen Modelldetails sind sowohl in der Konsole als auch in der API-Antwort verfügbar.

Console

  1. Rufen Sie in der Search for Retail-Konsole die Seite Modelle auf.

    Zur Seite „Modelle“

  2. Auf der Seite Modelle werden alle Ihre Modelle sowie deren Trainings- und Abfragestatus aufgelistet.

  3. Klicken Sie auf einen Modellnamen, um die zugehörige Seite Details aufzurufen.

curl

Um Informationen zu einem einzelnen Modell abzurufen, stellen Sie über die API eine Models.get-Anfrage. Weitere Informationen finden Sie in der API-Referenz zu Models.get.

curl -X GET \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
'https://retail.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_NUMBER/locations/global/catalogs/default_catalog/models/MODEL_ID'

Modelle auflisten

Rufen Sie eine Liste Ihrer Modelle in der Console oder mithilfe der API-Methode Models.list auf.

Console

  1. Rufen Sie in der Search for Retail-Konsole die Seite Modelle auf.

    Zur Seite „Modelle“

  2. Auf der Seite Modelle werden alle Ihre Modelle sowie deren Trainings- und Abfragestatus aufgelistet.

curl

Um alle Modelle und ihre Details inline aufzulisten, stellen Sie eine Models.list-Anfrage über die API. Weitere Informationen finden Sie in der API-Referenz zu Models.list.

Optional können Sie den Parameter pageSize verwenden, um die maximale Anzahl der zurückzugebenden Ergebnisse festzulegen. Wenn mehr Ergebnisse verfügbar sind, enthält die list-Antwort ein Seitentoken. Sie können ein Seitentoken im Parameter pageToken einer list-Anfrage übergeben, um die nächste Ergebnisseite abzurufen. Im folgenden Beispiel werden beide Parameter verwendet.

curl -X GET \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
'https://retail.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_NUMBER/locations/global/catalogs/default_catalog/models?pageSize=PAGE_SIZE&pageToken=PAGE_TOKEN'

Modell löschen

Sie können bis zu fünf Modellvorgänge pro Minute starten. Zu den eingeschränkten Modellvorgängen gehören das Erstellen, Löschen, Anhalten und Fortsetzen.

Löschen Sie ein Modell in der Console oder mithilfe der API-Methode Models.delete.

Console

  1. Rufen Sie in der Search for Retail-Konsole die Seite Modelle auf.

    Zur Seite „Modelle“

  2. Klicken Sie auf den Namen des Modells, das Sie löschen möchten, um die Detailseite zu öffnen.

  3. Klicken Sie in der Schaltflächenleiste auf Löschen.

  4. Geben Sie den Modellnamen noch einmal ein und klicken Sie auf Bestätigen.

curl

Stellen Sie über die API eine Models.delete-Anfrage. Weitere Informationen finden Sie in der API-Referenz zu Models.delete.

Weitere Informationen zu allen Models-Feldern finden Sie in der API-Referenz zu Models.

curl -X DELETE \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
'https://retail.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_NUMBER/locations/global/catalogs/default_catalog/models/MODEL_ID'