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 nutzt die Eingabedaten, die Sie für Ihr Modell bereitstellen, Hyperparameter für das Training anpassen.

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

Optimierungshäufigkeit 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 Console „Suchen für Einzelhandel“ 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. Automatische Feinabstimmung, wenn die letzte Einstellung 90 war Tagen zuvor.
    • Nur manuelle Optimierung. Wird nur optimiert, wenn Sie manuell optimieren.

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

curl

Stellen Sie eine Models.patch-Anfrage mithilfe der API. Weitere Informationen finden Sie in der Models.patch API-Referenz

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

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 Ihre wenn es eine erhebliche Änderung in Ihrem Katalog gibt (z. B. eine Größenänderung). oder Änderungen an der Kataloghierarchie) oder Ereignisse (z. B. Backfill für historische Ereignisse) oder eine Änderung der Datenverteilung nach dem Hochstufen bestimmter Elementgruppen).

So optimieren Sie ein Modell manuell:

Console

  1. Rufen Sie in der Console „Suchen für Einzelhandel“ 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 eine Models.tune-Anfrage mithilfe der API. Weitere Informationen finden Sie in der Models.tune API-Referenz.

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 anhalten 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 müssen Sie Nutzerereignisdaten spätestens 24 Stunden nach dem Ereignis hochladen.

Sie können Ihr Modell pausieren, um das erneute Training zu beenden. Dies kann sinnvoll sein, wenn Sie fehlerhafte Daten importiert haben oder um die Grenze von 10 aktiven Modellen pro Projekt nicht zu 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 Console „Suchen für Einzelhandel“ 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 von PAUSIERT) auf Fortsetzen .

curl

Um ein aktives Modell zu pausieren, senden Sie eine Models.pause-Anfrage mit dem der API erstellen. 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 eine Models.resume-Anfrage mithilfe des der API erstellen.

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.

Um die Bereitstellungskonfigurationen anzuzeigen, die mit einem bestimmten Modell verknüpft sind, verwenden Sie die weiter unten in der Konsole. Alle anderen Modelldetails sind sowohl im Console und die API-Antwort.

Console

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

    Zur Seite „Modelle“

  2. Auf der Seite Modelle sind alle Ihre Modelle und deren Trainings- und Abfragestatus aufgeführt.

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

curl

Wenn Sie Informationen zu einem einzelnen Modell abrufen möchten, senden Sie eine Models.get-Anfrage über die API. Weitere Informationen finden Sie in der Models.get API-Referenz.

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

Sehen Sie sich eine Liste Ihrer Modelle in der Console oder mithilfe der API-Methode Models.list an.

Console

  1. Rufen Sie in der Console „Suchen für Einzelhandel“ die Seite Modelle auf.

    Zur Seite „Modelle“

  2. Auf der Seite Modelle sind alle Ihre Modelle und deren Trainings- und Abfragestatus aufgeführt.

curl

Wenn Sie alle Modelle und ihre Details inline auflisten möchten, senden Sie eine Models.list-Anfrage über die API. Weitere Informationen finden Sie in der Models.list API. Referenz.

Optional können Sie den Parameter pageSize verwenden, um eine maximale Anzahl von die zurückzugebenden Ergebnisse. Wenn weitere Ergebnisse verfügbar sind, enthält die list-Antwort ein Seitentoken. Sie können ein Seitentoken im pageToken übergeben. -Parameter einer list-Anfrage, 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 mit der Models.delete API-Methode.

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 eine Models.delete-Anfrage mithilfe der API. Weitere Informationen finden Sie in der Models.delete API-Referenz

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

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'