Een Amazon SageMaker verbinding maken

Naam van het eindpunt.

De eindpuntnaam is de ID die aan het eindpunt is gegeven in AWS. Deze wordt meestal gemaakt door de gebruiker die het eindpunt instelt of een model implementeert.

Naam van het geïmplementeerde model.

Deze parameter is alleen vereist als een multi-model-eindpunt is geïmplementeerd. Voor een enkelvoudig eindpunt moet deze parameter niet worden verstrekt, omdat die een fout activeert van AWS.

Naam van een variant van het geïmplementeerde model.

Deze parameter is alleen vereist als een multi-model-eindpunt is geïmplementeerd. Voor een enkelvoudig eindpunt moet deze parameter niet worden verstrekt, omdat die een fout activeert van AWS.

De volgende instellingen zijn beschikbaar:

• AWS-regio: selecteer de regio die u wilt gebruiken voor de Comprehend-service.

• FIPS-eindpunt gebruiken: geef op of u een eindpunt wilt gebruiken dat geschikt is voor FIPS.

  Dit werkt alleen als u een regio kiest die FIPS ondersteunt. Voor de meeste gebruikers moet de standaardinstelling "Nee" ingeschakeld blijven.

Verstrek de Toeganssleutel en de Geheime sleutel voor AWS-verificatie voor de Amazon Comprehend-eindpunten. Deze moeten worden gemaakt met toegang voor de juiste beleidsrechten.

De verificatie-eigenschappen staan in de AWS-console. Ze moeten worden ingevoerd telkens wanneer de verbinding opnieuw moet worden geverifieerd.

Waarde van responsindeling van het geïmplementeerde machine learning-model:

• JSON

• Tekstmatrix

De meeste modellen retourneren hun gegevens in JSON-indeling, maar sommige gebruiken een tekstgebaseerde uitvoer. De optie moet worden geselecteerd op basis van het type model dat wordt geïmplementeerd, anders ontstaat een instellingsfout voor de verbinding.

• Naam van geretourneerde tabel: naam van de geretourneerde tabel van het geïmplementeerde machine learning-model.

• Tabelpad (JMESPath): de tabel kan worden opgegeven met behulp van het JMES-tabelpad naar de prognoserij in de JSON-responsmatrix.

• Alle beschikbare velden laden: schakel laden in van alle beschikbare velden die worden geretourneerd door het machine learning-eindpunt. Als u deze optie uitschakelt, kunt u de tabelvelden en -waarden opgeven die in de app moeten worden geladen.

  U kunt het beste eerst alle velden laden die door het modeleindpunt worden geretourneerd en dan eventueel de velden verwijderen die niet nodig zijn voor de analyse in de app.

• Tabelvelden (JMESPath): de tabelvelden kunnen worden opgegeven door het volgende toe te voegen:

  • Naam: de naam van de tabel die in de app wordt geladen.

  • Waarde: de naam van de responsrij in de JSON-responsmatrix.

  Querytaal JMESPath kan worden gebruikt om de JSON-responsmatrix te parseren.

• Koppelingsveld: geef een koppelingsveld op, dit is een veld van de invoergegevenstabel dat een unieke id bevat.

  Bij een eindpuntverzoek moet dit veld in de brongegevens zijn opgenomen om de geretourneerde resultatentabel met een sleutel aan de bronveldtabel te kunnen koppelen. Het aangewezen veld wordt geretourneerd als een veld in de respons en de prognoses kunnen worden gekoppeld aan de brongegevens in het gegevensmodel. Dit kan elk veld met een unieke ID zijn, zowel van de brongegevens of als deel van het tabelload-proces.

• Koppelingsveld verzenden: als deze optie is geselecteerd, wordt het veld dat is opgegeven als koppelingsveld, geretourneerd naar Qlik Sense en opgenomen in de velden die naar het eindpunt worden verzonden.

  Als het veld deel uitmaakt van de brongegevens en door het model wordt verwacht, moet het naar het model worden verzonden door Associatieveld verzenden in te schakelen.