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# 배치 추론 작업 생성
//**
1. **암호화 키**에서 암호화에 자체 AWS KMS 키를 사용하는 경우 키의 ARN을 지정합니다. 사용자의 키를 사용하려면 Amazon Personalize에 권한이 있어야 합니다. 권한을 부여하는 방법에 대한 자세한 내용은 [Personalize에 AWS KMS 키 사용 권한 부여](granting-personalize-key-access.md) 섹션을 참조하세요.
1. **IAM 서비스 역할**의 경우, 설정 중에 Personalize용으로 생성한 IAM 서비스 역할을 선택합니다. 이 역할에는 각각 입력 및 출력 S3 버킷에 대한 읽기 및 쓰기 액세스 권한이 있어야 합니다.
1. **필터**의 경우 필요에 따라 필터를 선택하여 배치 추천에 필터를 적용합니다. 필터가 자리표시자 파라미터를 사용하는 경우, 파라미터 값이 입력 JSON에 포함되어 있는지 확인하세요. 자세한 내용은 [입력 JSON에서 필터 값 제공](filter-batch.md#providing-filter-values) 단원을 참조하십시오.
1. **태그**의 경우, 원하는 태그를 추가할 수 있습니다. Personalize 리소스 태그 지정에 대한 자세한 내용은 [Personalize 리소스에 태그 지정](tagging-resources.md)단원을 참조하세요.
1. **배치 추론 작업 생성**을 선택합니다. 배치 추론 작업 생성이 시작되고 **배치 추론 작업** 페이지가 나타나고 **배치 추론 작업 세부 정보** 단원이 표시됩니다.
배치 추론 작업의 상태가 **활성**으로 변경되면 지정된 출력 S3 버킷에서 작업 출력을 찾을 수 있습니다. 출력 파일 이름의 형식은 `input-name.out`이 됩니다.
## 배치 추론 작업 생성(AWS CLI)
//**을 사용합니다.
이 예제에는 선택 가능한 사용자-개인화 레시피별 `itemExplorationConfig`하이퍼파라미터: `explorationWeight`및 `explorationItemAgeCutOff`가 포함되어 있습니다. 원하는 대로 `explorationWeight`및 `explorationItemAgeCutOff`값을 포함하여 탐색을 구성합니다. 자세한 내용은 [사용자-개인 맞춤 레시피](native-recipe-new-item-USER_PERSONALIZATION.md) 단원을 참조하십시오.
```
aws personalize create-batch-inference-job \
--job-name Batch job name \
--solution-version-arn Solution version ARN \
--filter-arn Filter ARN \
--job-input s3DataSource={path=s3://S3 input path} \
--job-output s3DataDestination={path=s3://S3 output path} \
--role-arn IAM service role ARN \
--batch-inference-job-config "{\"itemExplorationConfig\":{\"explorationWeight\":\"0.3\",\"explorationItemAgeCutOff\":\"30\"}}"
```
### 테마를 생성하는 배치 추론 작업 생성
//**을 사용합니다.
`numResults`의 경우, Personalize가 각 입력 데이터 라인에 대해 예측하기를 원하는 품목의 수를 지정합니다. 원하는 대로 필터 ARN을 제공하여 추천을 필터링합니다. 필터가 자리표시자 파라미터를 사용하는 경우, 파라미터 값이 입력 JSON에 포함되어 있는지 확인하세요. 자세한 내용은 [배치 추천 및 사용자 세그먼트(사용자 지정 리소스) 필터링](filter-batch.md) 단원을 참조하십시오.
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#### [ SDK for Python (Boto3) ]
이 예제에는 선택 가능한 사용자-개인화 레시피별 `itemExplorationConfig`하이퍼파라미터: `explorationWeight`및 `explorationItemAgeCutOff`가 포함되어 있습니다. 원하는 대로 `explorationWeight`및 `explorationItemAgeCutOff`값을 포함하여 탐색을 구성합니다. 자세한 내용은 [사용자-개인 맞춤 레시피](native-recipe-new-item-USER_PERSONALIZATION.md)단원을 참조하세요.
```
import boto3
personalize_rec = boto3.client(service_name='personalize')
personalize_rec.create_batch_inference_job (
solutionVersionArn = "Solution version ARN",
jobName = "Batch job name",
roleArn = "IAM service role ARN",
filterArn = "Filter ARN",
batchInferenceJobConfig = {
# optional USER_PERSONALIZATION recipe hyperparameters
"itemExplorationConfig": {
"explorationWeight": "0.3",
"explorationItemAgeCutOff": "30"
}
},
jobInput =
{"s3DataSource": {"path": "s3://amzn-s3-demo-bucket///"}}
)
```
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#### [ SDK for Java 2.x ]
이 예제에는 선택적 사용자-개인화 레시피별 `itemExplorationConfig`필드: `explorationWeight`및 `explorationItemAgeCutOff`이(가) 포함되어 있습니다. 원하는 대로 `explorationWeight`및 `explorationItemAgeCutOff`값을 포함하여 탐색을 구성합니다. 자세한 내용은 [사용자-개인 맞춤 레시피](native-recipe-new-item-USER_PERSONALIZATION.md)단원을 참조하세요.
```
public static String createPersonalizeBatchInferenceJob(PersonalizeClient personalizeClient,
String solutionVersionArn,
String jobName,
String filterArn,
String s3InputDataSourcePath,
String s3DataDestinationPath,
String roleArn,
String explorationWeight,
String explorationItemAgeCutOff) {
long waitInMilliseconds = 60 * 1000;
String status;
String batchInferenceJobArn;
try {
// Set up data input and output parameters.
S3DataConfig inputSource = S3DataConfig.builder()
.path(s3InputDataSourcePath)
.build();
S3DataConfig outputDestination = S3DataConfig.builder()
.path(s3DataDestinationPath)
.build();
BatchInferenceJobInput jobInput = BatchInferenceJobInput.builder()
.s3DataSource(inputSource)
.build();
BatchInferenceJobOutput jobOutputLocation = BatchInferenceJobOutput.builder()
.s3DataDestination(outputDestination)
.build();
// Optional code to build the User-Personalization specific item exploration config.
HashMap explorationConfig = new HashMap<>();
explorationConfig.put("explorationWeight", explorationWeight);
explorationConfig.put("explorationItemAgeCutOff", explorationItemAgeCutOff);
BatchInferenceJobConfig jobConfig = BatchInferenceJobConfig.builder()
.itemExplorationConfig(explorationConfig)
.build();
// End optional User-Personalization recipe specific code.
CreateBatchInferenceJobRequest createBatchInferenceJobRequest = CreateBatchInferenceJobRequest.builder()
.solutionVersionArn(solutionVersionArn)
.jobInput(jobInput)
.jobOutput(jobOutputLocation)
.jobName(jobName)
.filterArn(filterArn)
.roleArn(roleArn)
.batchInferenceJobConfig(jobConfig) // Optional
.build();
batchInferenceJobArn = personalizeClient.createBatchInferenceJob(createBatchInferenceJobRequest)
.batchInferenceJobArn();
DescribeBatchInferenceJobRequest describeBatchInferenceJobRequest = DescribeBatchInferenceJobRequest.builder()
.batchInferenceJobArn(batchInferenceJobArn)
.build();
long maxTime = Instant.now().getEpochSecond() + 3 * 60 * 60;
// wait until the batch inference job is complete.
while (Instant.now().getEpochSecond() < maxTime) {
BatchInferenceJob batchInferenceJob = personalizeClient
.describeBatchInferenceJob(describeBatchInferenceJobRequest)
.batchInferenceJob();
status = batchInferenceJob.status();
System.out.println("Batch inference job status: " + status);
if (status.equals("ACTIVE") || status.equals("CREATE FAILED")) {
break;
}
try {
Thread.sleep(waitInMilliseconds);
} catch (InterruptedException e) {
System.out.println(e.getMessage());
}
}
return batchInferenceJobArn;
} catch (PersonalizeException e) {
System.out.println(e.awsErrorDetails().errorMessage());
}
return "";
}
```
------
#### [ SDK for JavaScript v3 ]
```
// Get service clients module and commands using ES6 syntax.
import { CreateBatchInferenceJobCommand } from "@aws-sdk/client-personalize";
import { personalizeClient } from "./libs/personalizeClients.js";
// Or, create the client here.
// const personalizeClient = new PersonalizeClient({ region: "REGION"});
// Set the batch inference job's parameters.
export const createBatchInferenceJobParam = {
jobName: "JOB_NAME",
jobInput: {
s3DataSource: {
path: "INPUT_PATH",
},
},
jobOutput: {
s3DataDestination: {
path: "OUTPUT_PATH",
},
},
roleArn: "ROLE_ARN",
solutionVersionArn: "SOLUTION_VERSION_ARN",
numResults: 20,
};
export const run = async () => {
try {
const response = await personalizeClient.send(
new CreateBatchInferenceJobCommand(createBatchInferenceJobParam),
);
console.log("Success", response);
return response; // For unit tests.
} catch (err) {
console.log("Error", err);
}
};
run();
```
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배치 작업을 처리하는 데 시간이 걸릴 수 있습니다. [DescribeBatchInferenceJob](API_DescribeBatchInferenceJob.md)을 호출하고 `batchRecommendationsJobArn`을 입력 파라미터로 전달하여 작업 상태를 확인할 수 있습니다. 를 호출하여 AWS 환경의 모든 Amazon Personalize 배치 추론 작업을 나열할 수도 있습니다[ListBatchInferenceJobs](API_ListBatchInferenceJobs.md).
### 테마를 생성하는 배치 추론 작업 생성
//"}}
)
```