En este artículo se incluyen respuestas a preguntas para solucionar problemas sobre el servicio Personalizer.
Residencia de datos en una región
¿Cuándo quedará en desuso Personalizer?
A partir del 20 de septiembre de 2023, no podrá crear nuevos recursos de Personalizer. El servicio Personalizer se va a retirar el 1 de octubre de 2026.
¿Cómo se replican mis datos en una región con residencia de datos de una sola región?
Personalizer no almacena/procesa los datos del cliente fuera de la región en la que el cliente despliega la instancia de servicio.
Problemas de configuración
He cambiado un valor de configuración y ahora mi bucle no funciona en el mismo nivel de aprendizaje. ¿Qué ha ocurrido?
Algunos valores de configuración restablecen el modelo. Los cambios de configuración deben planearse y ejecutarse con cuidado después de leer la documentación.
Al configurar Personalizer con la API, se ha recibido un error. ¿Qué ha ocurrido?
Si usa una única solicitud de API para configurar el servicio y cambiar el comportamiento de aprendizaje, recibirá un error. Deberá realizar dos llamadas API diferentes: en primer lugar, para configurar el servicio y, a continuación, para cambiar el comportamiento de aprendizaje.
Errores de transacción
Obtengo una respuesta HTTP 429 (demasiadas solicitudes) del servicio. ¿Qué puedo hacer?
Si seleccionó un plan de tarifa gratis al crear la instancia de Personalizer, existe un límite de cuota para el número permitido de solicitudes de Rank. Revise la tasa de llamadas API para Rank API (en el panel Métricas de Azure Portal del recurso de Personalizer) y ajuste el plan de tarifa (en el panel Plan de tarifa) si tiene previsto que el volumen de llamadas API aumente hasta superar el umbral del plan seleccionado.
Obtengo un error 5xx en las API Rank o Reward. ¿Cuál debo hacer?
Los errores 5xx deberían ser problemas transitorios. Si persisten, póngase en contacto con el servicio de soporte técnico. Para ello, seleccione Nueva solicitud de soporte técnico en la sección Soporte técnico y solución de problemas de Azure Portal para el recurso de Personalizer.
Bucle de aprendizaje
En el modo de aprendiz, el bucle de aprendizaje no alcanza una coincidencia del 100 % con la directiva no personalizada (línea base). ¿Cómo puedo corregirlo?
La eficacia de Personalizer en el modo de aprendiz no suele acercarse al 100 % de la línea de base de la aplicación y nunca lo supera. El procedimiento recomendado es no aspirar a un logro del 100 %, sino que un intervalo de 60 %–80 % debería ser alcanzable, dependiendo del caso de uso. Sin embargo, si el rendimiento del aprendizaje es lento o se encuentra por debajo del 60 %, es posible que se hayan producido los siguientes problemas:
- No hay suficientes características enviadas con la llamada API Rank.
- Errores en las características enviadas, como, por ejemplo, el envío de datos de características no agregados, como marcas de tiempo a la API Rank.
- Errores con el procesamiento de bucles, como no enviar datos de recompensa a la API Reward para eventos.
Para solucionar estos problemas, es posible que tenga que realizar ajustes cambiando las características enviadas al bucle o asegurándose de que la puntuación de recompensa captura con precisión el valor de la acción devuelta por la llamada API Rank.
El bucle de aprendizaje no parece aprender de manera efectiva o rápida. ¿Cómo puedo corregirlo?
El bucle de aprendizaje necesita unas pocas miles de llamadas a Reward antes de que las llamadas a Rank se prioricen eficazmente.
Si no está seguro de cómo se está comportando el bucle de aprendizaje actualmente, ejecute una evaluación sin conexión y aplique la directiva de aprendizaje corregido.
Sigo obteniendo resultados de clasificación con las mismas probabilidades para todos los elementos. ¿Cómo puedo saber si Personalizer está aprendiendo?
Personalizer devuelve las mismas probabilidades en un resultado de la Rank API cuando acaba de iniciar y tiene un modelo vacío, o cuando se restablece el bucle de Personalizer y el modelo todavía está dentro del período establecido en Frecuencia de actualización del modelo.
Cuando comience el nuevo período de actualización, verá que las probabilidades cambian con los resultados del modelo actualizado.
El bucle de aprendizaje estaba aprendiendo, pero parece que ya no es así, y la calidad de los resultados de Rank no es tan buena. ¿Cuál debo hacer?
- Asegúrese de haber completado y aplicado una evaluación en Azure Portal para ese bucle.
- Asegúrese de que se han enviado correctamente (a través de la API Reward) y se han procesado todas las recompensas.
¿Cómo puedo saber si el bucle de aprendizaje se está actualizando periódicamente y usándose para puntuar los datos?
Puede encontrar la hora de la última actualización del modelo en la página Configuración de modelo y aprendizaje de Azure Portal. Si ve una marca de tiempo antigua, es probable que no esté enviando las llamadas de Rank y Reward. Si el servicio no tiene datos entrantes, no se actualiza el aprendizaje. Si nota que el bucle de aprendizaje no se actualiza con suficiente frecuencia, puede modificar la Frecuencia de actualización del modelo del bucle.
Evaluaciones sin conexión
La importancia de las características de una evaluación sin conexión devuelve una lista larga con cientos o miles de elementos. ¿Qué ha ocurrido?
Esto suele deberse a que se enviaron marcas de tiempo, Id. de usuario u otras características específicas.
He creado una evaluación sin conexión y se realizó con éxito casi al instante. ¿Por qué ocurre esto? ¿No se ve ningún resultado?
La evaluación sin conexión usa el modelo entrenado y los datos de los eventos que se enviaron a las API Rank y Reward en ese período de tiempo. Si la aplicación no ha enviado ningún dato en el período comprendido entre las horas de inicio y finalización de la evaluación, se completará rápidamente sin ningún resultado.
Directiva de aprendizaje
¿Cómo puedo importar una directiva de aprendizaje?
Obtenga más información sobre los conceptos de la directiva de aprendizaje y cómo aplicar una nueva directiva de aprendizaje. Si no quiere seleccionar una directiva de aprendizaje, puede usar la evaluación sin conexión para sugerir una directiva de aprendizaje en función de los eventos actuales.
Seguridad
¿Qué protocolos de autenticación de API admite Personalizer?
Las API de Personalizer usan Microsoft Entra ID, que admite una gran variedad de protocolos de autenticación y sincronización.
La clave de API para mi bucle está en peligro. ¿Qué puedo hacer?
Puede regenerar una clave después de intercambiarla con los clientes para que usen otra clave. Tener dos claves le permite propagar la clave de manera diferida sin producir tiempo de inactividad. Por motivos de seguridad, se recomienda hacer esto con una cadencia periódica.