Perguntas mais frequentes sobre o personalizador

Este artigo contém respostas a perguntas de resolução de problemas mais frequentes sobre o serviço Personalizador.

Residência dos dados de região única

Como é que os meus dados são replicados numa região com residência de dados de região única?

O personalizador não armazena/processa dados de clientes fora da região onde o cliente implementa a instância de serviço.

Problemas de configuração

Alterei uma definição de configuração e agora o meu ciclo não está a ser realizado no mesmo nível de aprendizagem. O que aconteceu?

Algumas definições de configuração irão repor o modelo. As alterações de configuração devem ser planeadas e executadas cuidadosamente após ler a documentação.

Ao configurar o Personalizador com a API, recebi um erro. O que aconteceu?

Se utilizar um único pedido de API para configurar o seu serviço e alterar o seu comportamento de aprendizagem, receberá um erro. Terá de fazer duas chamadas à API separadas: primeiro, para configurar o seu serviço e, em seguida, para alterar o comportamento de aprendizagem.

Erros de transação

Recebo uma resposta HTTP 429 (Demasiados pedidos) do serviço. O que posso fazer?

Se escolheu um escalão de preço gratuito quando criou a instância do Personalizador, existe um limite de quota no número de pedidos de Classificação permitidos. Reveja a taxa de chamadas à API de API para a API de Classificação (no painel Métricas no portal do Azure do recurso Personalizador) e ajuste o escalão de preço (no painel Escalão de Preço) se se esperar que o volume de chamadas à API aumente para além do limiar do escalão escolhido.

Estou a receber um erro 5xx nas APIs de Classificação ou Recompensa. O que devo fazer?

Os erros 5xx devem ser problemas transitórios. Se continuarem a ocorrer, contacte o suporte ao selecionar Novo pedido de suporte na secção Suporte + resolução de problemas, no portal do Azure do recurso Personalizador.

Ciclo de aprendizagem

No modo aprendiz, o ciclo de aprendizagem não obtém uma correspondência de 100% com a política não personalizada (linha de base). Como devo proceder para corrigir isto?

A eficácia do personalizador no modo aprendiz raramente atingirá quase 100% da linha de base da aplicação; e nunca o exceda. A melhor prática não visaria a obtenção de 100%. mas um intervalo de 60% – 80% deve ser alcançável consoante o caso de utilização. No entanto, se o desempenho da aprendizagem for lento ou estiver abaixo dos 60%, poderão ter ocorrido os seguintes problemas:

  • Funcionalidades insuficientes enviadas com a chamada à API de Classificação
  • Erros nas funcionalidades enviadas, como o envio de dados de funcionalidades não agregados, como carimbos de data/hora, para a API de Classificação
  • Erros com o processamento de ciclos , como não enviar dados de recompensa para a API de Recompensa para eventos

Para resolver estes problemas, poderá ter de fazer ajustes ao alterar as funcionalidades enviadas para o ciclo ou ao garantir que a classificação de recompensa está a capturar com precisão o valor da ação devolvida pela chamada à API de Classificação.

O ciclo de aprendizagem não parece aprender de forma eficaz ou rápida. Como devo proceder para corrigir isto?

O ciclo de aprendizagem precisa de alguns milhares de chamadas de Recompensa antes de a Classificação chamar a prioridade de forma eficaz.

Se não tiver a certeza sobre o comportamento do ciclo de aprendizagem, execute uma avaliação offline e aplique a política de aprendizagem corrigida.

Continuo a obter resultados de classificação com todas as mesmas probabilidades para todos os itens. Como devo proceder para sabe que o Personalizador está a aprender?

O personalizador devolve as mesmas probabilidades num resultado da API de Classificação quando acaba de começar e tem um modelo vazio ou quando repõe o Ciclo do Personalizador e o modelo ainda está dentro do período de frequência de atualização do Modelo .

Quando o novo período de atualização começar, verá as probabilidades mudarem com os resultados do modelo atualizado.

O ciclo de aprendizagem foi a aprendizagem, mas parece já não aprender e a qualidade dos resultados da Classificação não é assim tão boa. O que devo fazer?

  • Certifique-se de que concluiu e aplicou uma avaliação no portal do Azure para esse ciclo.
  • Certifique-se de que todas as recompensas foram enviadas com êxito através da API de Recompensa e processadas.

Como devo proceder para saber que o ciclo de aprendizagem está a ser atualizado regularmente e é utilizado para classificar os meus dados?

Pode encontrar a hora em que o modelo foi atualizado pela última vez na página Definições de Modelo e Aprendizagem do portal do Azure. Se vir um carimbo de data/hora antigo, é provável que não esteja a enviar as chamadas Classificação e Recompensa. Se o serviço não tiver dados recebidos, não atualiza a aprendizagem. Se vir que o ciclo de aprendizagem não está a atualizar com frequência suficiente, pode editar a frequência de Atualização de Modelos do ciclo.

Avaliações offline

A importância da funcionalidade de uma avaliação offline devolve uma longa lista com centenas ou milhares de itens. O que aconteceu?

Normalmente, isto deve-se a carimbos de data/hora, IDs de utilizador ou outras funcionalidades detalhadas enviadas.

Criei uma avaliação offline e foi bem-sucedida quase instantaneamente. Porquê? Não vejo resultados?

A avaliação offline utiliza o modelo preparado e os dados dos eventos que foram enviados para as APIs de Classificação/Recompensa nesse período de tempo. Se a sua aplicação não tiver enviado dados entre as horas de início e de fim da avaliação, será concluída rapidamente sem quaisquer resultados.

Política de aprendizagem

Como devo proceder para importar uma política de aprendizagem?

Saiba mais sobre conceitos de política de aprendizagem e como aplicar uma nova política de aprendizagem. Se não quiser selecionar uma política de aprendizagem, pode utilizar a avaliação offline para sugerir uma política de aprendizagem, com base nos seus eventos atuais.

Segurança

Que protocolos de autenticação de API suporta o Personalizador?

As APIs personalizadas utilizam o Azure Active Directory (Azure AD), que suporta uma variedade de protocolos de autenticação e sincronização.

A chave de API para o meu ciclo foi comprometida. O que posso fazer?

Pode regenerar uma chave depois de trocar os clientes para utilizar a outra chave. Ter duas teclas permite-lhe propagar a chave de forma preguiçosa sem ter de ter qualquer tempo de inatividade. Para fins de segurança, recomendamos que o faça numa cadência regular.