Przeskocz do zawartości głównej Przejdź do treści uzupełniającej

Amazon SageMaker analytics source

Amazon SageMaker to platforma uczenia maszynowego do automatyzacji, zapewniania i przyspieszania analiz predykcyjnych, która pomaga specjalistom od danych i analitykom w tworzeniu i wdrażaniu dokładnych modeli predykcyjnych.

Aby się połączyć z Amazon SageMaker, musisz utworzyć model lub mieć do niego dostęp i wdrożyć go w punkcie końcowym na platformie AWS. Ten punkt końcowy musi być publicznie dostępny dla Qlik Cloud.

Amazon SageMaker

Ograniczenia

  • Amazon Comprehend ma przydziały dotyczące punktów końcowych:

    Punkty końcowe i limity Amazon SageMaker

  • AWS oferuje wdrożenie modelu na różnych typach wystąpień, na przykład średnich i dużych. Zasoby dostępne w usługach Amazon wpłyną ograniczająco na wydajność ładowania Qlik Sense i responsywność wykresu.

  • Dane wysyłane przez Qlik Sense do Amazon SageMaker są w formacie CSV bez wiersza nagłówka. Oznacza to, że pola muszą być wysyłane dokładnie w takiej kolejności, w jakiej oczekuje ich punkt końcowy Amazon SageMaker. Pola należy określić w tej samej kolejności, w jakiej były podczas generowania modelu.

  • Łącznik Amazon SageMaker ma ograniczenie 200,000 wierszy na żądanie. Są one wysyłane do usługi punktu końcowego w partiach po 2000 wierszy. Jeżeli wymagane jest przetworzenie większej liczby wierszy, użyj instrukcji Loop w skrypcie ładowania danych, aby przetworzyć więcej wierszy w partiach.

  • Jeżeli aplikacja jest regularnie ładowana, najlepsza praktyka polega na buforowaniu prognoz przy użyciu pliku QVD i wysyłaniu do punktu końcowego prognoz tylko nowych wierszy. Poprawi to wydajność ponownego ładowania aplikacji Qlik Sense i zmniejszy obciążenie punktu końcowego Amazon SageMaker.

  • Podczas używania połączeń Amazon SageMaker w wyrażeniu wykresu ważne jest podanie typów danych pól, ponieważ model musi je przetworzyć w poprawnym formacie ciągu lub liczbowym. Ograniczenie rozszerzeń po stronie serwera w wyrażeniach wykresu polega na tym, że typy danych nie są automatycznie wykrywane tak jak w skrypcie ładowania.

  • Jeśli używasz względnej nazwy połączenia i zdecydujesz się przenieść aplikację z przestrzeni udostępnionej do innej przestrzeni udostępnionej lub jeśli przeniesiesz aplikację z przestrzeni udostępnionej do przestrzeni prywatnej, aktualizacja połączenia analitycznego w celu odzwierciedlenia nowej lokalizacji przestrzeni zajmie trochę czasu.

Czy ta strona była pomocna?

Jeżeli natkniesz się na problemy z tą stroną lub jej zawartością — literówkę, brakujący krok lub błąd techniczny — daj nam znać, co możemy poprawić!