Questo articolo contiene le risposte alle domande frequenti sulla risoluzione dei problemi relativi al servizio Personalizza esperienze.
Residenza dei dati in un'area singola
Quando Personalizza esperienze verrà deprecato?
A partire dal 20 settembre 2023 non sarà possibile creare nuove risorse di Personalizza esperienze. Il servizio Personalizza esperienze viene ritirato il 1° ottobre 2026.
Come vengono replicati i dati in un'area con residenza dei dati in una singola area?
Personalizza esperienze non archivia/elabora i dati dei clienti all'esterno dell'area in cui il cliente distribuisce l'istanza del servizio.
Problemi di configurazione
È stata modificata un'impostazione di configurazione e ora il ciclo non viene eseguito allo stesso livello di apprendimento. Che cosa è successo?
Alcune impostazioni di configurazione reimpostano il modello. Le modifiche alla configurazione devono essere pianificate ed eseguite attentamente dopo aver letto la documentazione.
Quando si configura Personalizza esperienze con l'API, si è verificato un errore. Che cosa è successo?
Se si usa una singola richiesta API per configurare il servizio e modificare il comportamento di apprendimento, verrà visualizzato un errore. È necessario effettuare due chiamate API separate: per prima cosa, per configurare il servizio, quindi per modificare il comportamento di apprendimento.
Errori delle transazioni
Si riceve una risposta HTTP 429 (troppe richieste) dal servizio. Cosa posso fare?
Se è stato scelto un piano tariffario gratuito quando è stata creata l'istanza di Personalizza esperienze, è previsto un limite di quota per il numero di richieste di classificazione consentite. Esaminare la frequenza delle chiamate API per l'API Classificazione (nel riquadro Metriche nel portale di Azure per la risorsa personalizza esperienze) e modificare il piano tariffario (nel riquadro Piano tariffario) se si prevede che il volume delle chiamate API aumenti oltre la soglia per il livello scelto.
Viene visualizzato un errore 5xx nelle API Rank o Reward. Cosa devo fare?
Gli errori 5xx devono essere problemi temporanei. Se continuano a verificarsi, contattare il supporto tecnico selezionando Nuova richiesta di supporto nella sezione Supporto e risoluzione dei problemi, nella portale di Azure per la risorsa personalizza esperienze.
Ciclo di apprendimento
In modalità apprendista il ciclo di apprendimento non ottiene una corrispondenza del 100% con i criteri non personalizzati (baseline). Come lo risolvo?
L'efficacia di Personalizza esperienze in modalità apprendista raramente raggiungerà quasi il 100% della baseline dell'applicazione; e mai superarlo. La procedura consigliata non è quella di raggiungere il 100%; ma un intervallo del 60% - 80% dovrebbe essere ottenibile a seconda del caso d'uso. Tuttavia, se le prestazioni di apprendimento sono lente o ridotte al di sotto del 60%, potrebbero verificarsi i problemi seguenti:
- Funzionalità non sufficienti inviate con la chiamata API Rank
- Bug nelle funzionalità inviate, ad esempio l'invio di dati di funzionalità non aggregati, ad esempio timestamp all'API classificazione
- Bug con elaborazione del ciclo, ad esempio non inviare dati di ricompensa all'API Reward per gli eventi
Per risolvere questi problemi, potrebbe essere necessario apportare modifiche modificando le funzionalità inviate al ciclo o assicurandosi che il punteggio di ricompensa acquisisca accuratamente il valore dell'azione restituita dalla chiamata API Classificazione.
Il ciclo di apprendimento non sembra imparare in modo efficace o rapido. Come lo risolvo?
Il ciclo di apprendimento richiede alcune migliaia di chiamate Reward prima di classificare in modo efficace le chiamate rank.
Se non si è certi del comportamento del ciclo di apprendimento, eseguire una valutazione offline e applicare i criteri di apprendimento corretti.
Continuo a ottenere risultati di classificazione con tutte le stesse probabilità per tutti gli elementi. Ricerca per categorie sapere che Personalizza esperienze sta imparando?
Personalizza esperienze restituisce le stesse probabilità in un risultato dell'API Classificazione quando è appena stato avviato e ha un modello vuoto oppure quando si reimposta il ciclo di Personalizza esperienze e il modello è ancora entro il periodo di frequenza di aggiornamento del modello.
All'inizio del nuovo periodo di aggiornamento, verranno visualizzate le probabilità che cambino con i risultati aggiornati del modello.
Il ciclo di apprendimento stava imparando ma sembra non imparare più e la qualità dei risultati di Rank non è così buona. Cosa devo fare?
- Assicurarsi di aver completato e applicato una valutazione nel portale di Azure per tale ciclo.
- Assicurarsi che tutte le ricompense siano state inviate correttamente tramite l'API Reward ed elaborate.
Ricerca per categorie sapere che il ciclo di apprendimento viene aggiornato regolarmente e viene usato per assegnare punteggi ai dati?
È possibile trovare l'ora dell'ultimo aggiornamento del modello nella pagina Impostazioni modello e apprendimento del portale di Azure. Se viene visualizzato un timestamp precedente, è probabile che non invii le chiamate di classificazione e ricompensa. Se il servizio non dispone di dati in ingresso, non aggiorna l'apprendimento. Se il ciclo di apprendimento non viene aggiornato abbastanza frequentemente, è possibile modificare la frequenza di aggiornamento del modello del ciclo.
Valutazioni offline
L'importanza della funzionalità di una valutazione offline restituisce un lungo elenco con centinaia o migliaia di elementi. Che cosa è successo?
Questo è in genere dovuto a timestamp, ID utente o altre funzionalità con granularità fine inviate in.
Ho creato una valutazione offline e ha avuto esito positivo quasi istantaneamente. Perché? Non vedo risultati?
La valutazione offline usa il modello e i dati sottoposti a training dagli eventi inviati alle API Rank/Reward in quel periodo di tempo. Se l'applicazione non ha inviato dati tra l'ora di inizio e di fine della valutazione, verrà completata rapidamente senza risultati.
Criteri di apprendimento
Ricerca per categorie importare un criterio di apprendimento?
Altre informazioni sui concetti relativi ai criteri di apprendimento e su come applicare un nuovo criterio di apprendimento. Se non si vuole selezionare un criterio di apprendimento, è possibile usare la valutazione offline per suggerire un criterio di apprendimento, in base agli eventi correnti.
Sicurezza
Quali protocolli di autenticazione API supporta Personalizza esperienze?
Le API di Personalizza esperienze usano Microsoft Entra ID, che supporta un'ampia gamma di protocolli di autenticazione e sincronizzazione.
La chiave API per il ciclo è stata compromessa. Cosa posso fare?
È possibile rigenerare una chiave dopo lo scambio dei client per usare l'altra chiave. Avere due chiavi consente di propagare la chiave in modo differita senza dover avere tempi di inattività. Per motivi di sicurezza, è consigliabile eseguire questa operazione a cadenza regolare.