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配置个性化体验创建服务学习循环
重要
从 2023 年 9 月 20 日开始，将无法创建新的个性化体验创建服务资源。 个性化体验创建服务将于 2026 年 10 月 1 日停用。
服务配置包括服务处理奖励的方式、服务的探索频率、重新训练模型的频率，以及存储的数据量。
在 Azure 门户中的“配置”页上为个性化体验创建服务配置学习循环。
计划配置更改
由于某些配置更改会重置模型，因此应计划配置更改。
如果计划使用模式，请确保在切换到学徒模式之前查看个性化体验创建服务配置。
包括重置模型的设置
以下操作会使用最多过去 2 天可用的数据触发模型的重新训练。
- 回报
- 浏览
若要清除所有数据，请使用“模型和学习设置”页。
为反馈循环配置奖励
为学习循环使用奖励配置服务。 更改以下值会重置当前个性化体验创建服务模型，并使用过去 2 天的数据重新训练模型。
| 值 | 目的 |
|---|---|
| 奖励等待时间 | 设置个性化体验创建服务收集排名调用奖励值的时间长短，从发生排名调用的那一刻开始算起。 此值是通过提出以下问题设置的：“个性化体验创建服务要等待奖励调用多长时间？”在此时间范围后抵达的任何奖励将被记录，但不用于学习。 |
| 默认奖励 | 如果个性化体验创建服务在“奖励等待时间”范围内未收到与排名调用关联的奖励调用，则个性化体验创建服务会分配默认奖励。 默认情况下（并且是大多数情况下），默认奖励为零 (0)。 |
| 奖励聚合 | 如果收到了同一排名 API 调用的多个奖励，则会使用此聚合方法：sum 或 earliest。 Earliest 拾取收到的最早评分，丢弃剩余的评分。 如果希望在可能重复的调用之间保持唯一的奖励，则此方法很有用。 |
更改这些值后，请务必选择“保存”。
配置探索以允许学习循环适应
个性化功能可以发现新的模式，并通过探索备选项（而不是使用已训练的模型的预测）来不断适应用户的行为变化。 探索值确定要使用探索应答的排名调用百分比。
更改此值会重置当前个性化体验创建服务模型，并使用过去 2 天的数据重新训练模型。
更改此值后，请务必选择“保存”。
配置模型训练的模型更新频率
模型更新频率用于设置训练模型的频率。
| 频率设置 | 用途 |
|---|---|
| 1 分钟 | 在使用个性化体验创建服务调试应用程序代码、进行演示或以交互方式测试机器学习方面时，一分钟的更新频率非常有用。 |
| 15 分钟 | 如果你希望密切跟踪用户行为变化，则高模型更新频率非常有用。 例如，涉及实时新闻、病毒内容或实时产品投标的站点。 在这些情况下，可以使用 15 分钟的频率。 |
| 1 小时 | 对于大多数用例，更低的更新频率是有效的。 |
更改此值后，请务必选择“保存”。
数据保留
“数据保留期”设置个性化体验创建服务要将数据日志保留多少天。 需要使用以往的数据日志来执行脱机评估。这些评估可以衡量个性化体验创建服务的有效性以及优化学习策略。
更改此值后，请务必选择“保存”。