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Amazon SageMaker 接続からのデータの選択とロード

接続を作成したら、データを選択して Qlik Sense アプリまたはスクリプトにロードできます。 データをデータ ロード エディターまたは スクリプト エディタ にロードします。

接続を使用する前に、アプリは、機械学習の問題やタスクのためにモデルに送信するコンテンツを含む、一意の識別子と入力フィールドを持つ少なくとも 1 つのソース データ テーブルを必要とします。テーブル名と項目名をメモします。これらは、次の [選択] ダイアログで必要になります。

  1. データ ロード エディター または スクリプト エディタ を開きます。

  2. ページの右側にある [データ ソース] パネルで、保存された接続に移動して データを選択 をクリックします。これにより、 [データを選択] ウィザードが開きます。

  3. 機械学習エンドポイントに送信する「常駐テーブル」を入力します。

    常駐テーブルは、アプリにロードしたソース データを含む常駐テーブルの名前である必要があります。常駐テーブル名はデータ モデル ビューアに表示されます。

  4. 使用可能なリターン テーブルが 「Tables」に自動的に表示されます。

    リターン テーブルの名前は、接続で構成されている名前です。

    • モデルから返されたすべてのフィールドをアプリにロードする場合に、「Load all available fields」で Amazon SageMaker 接続を作成している場合は、[Dynamically Load All Fields] (すべてのフィールドを動的にロードする) を選択します。

    • Load all available fields」を使用せずに接続を作成した場合に、アプリにロードする列名を選択します。

  5. 選択内容に基づいて、スクリプトが自動的に生成されます。

    [スクリプトを挿入] をクリックします。

  6. 新しいスクリプトがテキスト エディターに表示されますが、追加の編集が必要です。

    エンドポイントが推測する順序でフィールドを指定して、スクリプトを入力します。すべてのフィールドが常駐テーブルで使用できる必要があります。

  7. アプリをリロードします。

    アプリの再ロードが発生すると、最初にソースデータが常駐テーブルとしてロードされ、これが Amazon SageMaker エンドポイントに作成されたリクエストへの入力として使用されます。

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