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Amazon SageMaker

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Amazon SageMaker

Amazon SageMaker ist eine Plattform für maschinelles Lernen, mit der prädiktive Analysen automatisiert, gesichert und beschleunigt werden können. Damit können Data Scientists und Analysten präzise prädiktive Modelle erstellen.

Um eine Verbindung zu Amazon SageMaker herzustellen, müssen Sie ein Model erstellt bzw. Zugriff auf ein Modell haben und dieses an einen Endpunkt auf der AWS-Plattform bereitgestellt haben. Dieser Endpunkt muss für Qlik Cloud öffentlich zugänglich sein.

https://aws.amazon.com/pm/sagemaker.

Beschränkungen

  • Amazon Comprehend hat Endpunktkontingente:

    https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/sagemaker.html.

  • AWS kann Modelle an Instanzentypen bereitstellen, beispielsweise mittelgroße und große Instanzentypen. Die verfügbaren Ressourcen in den Amazon-Diensten beeinflussen und beschränken die Leistung beim Qlik Sense Ladevorgang und den Diagrammantwortzeiten.

  • Wenn Qlik Sense Daten an Amazon SageMaker sendet, wird ein CSV-Format ohne Kopfzeile verwendet. Das bedeutet, dass die Felder in genau der Reihenfolge gesendet werden müssen, in der sie vom Amazon SageMaker-Endpunkt erwartet werden. Sie müssen die Felder in der gleichen Reihenfolge angeben, in der sie sich bei der Modellgenerierung befanden.

  • Der Amazon SageMaker-Konnektor ist auf 200.000 Zeilen pro Anforderung begrenzt. Diese werden Sätzen in von 2000 Zeilen an den Endpunktdienst gesendet. In Szenarios, in denen mehr Zeilen verarbeitet werden müssen, verwenden Sie eine Schleife innerhalb des Datenladeskripts, um mehr Zeilen in Sätzen zu verarbeiten.

  • In einem Szenario, in dem eine Anwendung regelmäßig geladen wird, besteht die Best Practice darin, die Prognosen anhand einer QVD-Datei zwischenzuspeichern und nur die neuen Zeilen an den Prognoseendpunkt zu senden. Dies verbessert die Leistung des Ladevorgangs der Qlik Sense Anwendung und reduziert die Last am Amazon SageMaker-Endpunkt.

  • Wenn Sie Amazon SageMaker in einer Diagrammformel verwenden, ist es wichtig, die Datentypen der Felder anzugeben, da das Modell diese im korrekten String-/Zahlen-Format verarbeiten muss. Eine Beschränkung für serverseitige Erweiterungen in Diagrammformeln besteht darin, dass die Datentypen anders als im Ladeskript nicht automatisch ermittelt werden.

  • Wenn Sie einen relativen Verbindungsnamen verwenden und entscheiden, Ihre App aus einem freigegebenen Bereich in einen anderen freigegebenen Bereich bzw. in Ihren privaten Bereich zu verschieben, dauert es eine bestimmte Zeit, bis die Analyseverbindung aktualisiert wird und den neuen Bereichsspeicherort angibt.