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Criando uma conexão Amazon SageMaker

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Criando uma conexão Amazon SageMaker

Conexões Amazon SageMaker são criadas no Editor de carregamento de dados.

Depois de criar uma conexão, você pode selecionar dados das tabelas disponíveis para enviar ao Amazon SageMaker para cálculos e, em seguida, carregar esses dados no seu aplicativo. Essa conexão pode ser usada não apenas no seu script de carregamento de dados, como também em expressões de gráfico para chamar terminais de modelo e executar cálculos de expressão de gráfico em tempo real.

Você deve conhecer as configurações e as credenciais de acesso para o serviço Amazon SageMaker ao qual deseja se conectar.

Configurações definíveis

As seguintes configurações podem ser definidas na caixa de diálogo de conexão:

Configurações definíveis na caixa de diálogo de conexão
Campo Descrição
Nome do endpoint

Nome do endpoint.

O nome do endpoint é o identificador fornecido para o endpoint na AWS. Isso geralmente é criado pelo usuário que configura o endpoint ou implanta um modelo.

Nome do modelo

Nome do modelo implantado.

Esse parâmetro é necessário apenas quando um endpoint de vários modelos é implementado. Para um endpoint simples, esse parâmetro não deve ser fornecido, pois irá disparar um erro da AWS.

Nome da variante do modelo

Nome da variante do modelo implantado.

Esse parâmetro é necessário apenas quando um endpoint de vários modelos é implementado. Para um endpoint simples, esse parâmetro não deve ser fornecido, pois irá disparar um erro da AWS.

Configurações

As seguintes configurações estão disponíveis:

  • Região da AWS: Selecione a região que você pretende usar para o serviço Comprehend.

  • Usar o endpoint FIPS: Especifique se você precisa usar um endpoint compatível com FIPS.

    Isso só funcionará se você escolher uma região que ofereça suporte ao FIPS e, para a maioria dos usuários, deve ser deixado como o padrão “Não”.

Autenticação

Fornece a autenticação da AWS por Chave de acesso e Chave secreta para os endpoints do Amazon Comprehend. Eles precisam ser criados com acesso às permissões de política corretas.

As propriedades de autenticação podem ser encontradas no console da AWS e precisarão ser inseridas sempre que a conexão precisar ser autenticada novamente.

Formato de resposta

Valor do formato de resposta do modelo de aprendizado de máquina implantado:

  • JSON

  • Matriz de texto

A maioria dos modelos retornará seus dados no formato JSON. No entanto, alguns retornam apenas uma saída baseada em texto. A opção precisa ser selecionada com base no tipo de modelo que está sendo implantado. Caso contrário, isso resultará em um erro de configuração de conexão.

Tabela de resposta
  • Nome da tabela retornada: Nome da tabela retornada do modelo de aprendizado de máquina implantado.

  • Caminho da tabela (JMESPath): A Tabela pode ser especificada usando o caminho da tabela JMES para a linha de predições na matriz de resposta JSON.

Campos de resposta
  • Carregar todos os campos disponíveis: Habilite o carregamento de todos os campos disponíveis retornados pelo endpoint de aprendizado de máquina. Desativar isso permitirá que você especifique os campos e valores da tabela a serem carregados no aplicativo.

    É recomendado primeiro carregar todos os campos retornados do endpoint do modelo e, em seguida, potencialmente remover os campos que não são necessários para a análise no aplicativo.

  • Campos de tabela (JMESPath): Os campos da tabela podem ser especificados adicionando o seguinte:

    • Nome: o nome da tabela que será carregada no aplicativo.

    • Valor: o nome da linha de resposta na matriz de resposta JSON.

    A linguagem de consulta JMESPath pode ser usada para analisar a matriz de resposta JSON.

Associação
  • Campo de associação: Um campo da tabela de dados de entrada contendo um identificador exclusivo.

    É necessário incluir esse campo nos dados de origem ao fazer uma solicitação de endpoint para que a tabela de resultados retornada seja associada à tabela de campo de origem usando uma chave. O campo designado será retornado como um campo na resposta e permitirá que as previsões sejam associadas aos dados de origem no modelo de dados. Pode ser qualquer campo com um ID exclusivo, seja dos dados de origem ou como parte do processo de carregamento da tabela.

  • Enviar campo de associação: Quando selecionado, o campo especificado como o campo de associação será retornado ao Qlik Sense e incluído nos campos enviados ao endpoint

    Se o campo pertencer aos dados de origem e for esperado pelo modelo, ele precisará ser enviado ao modelo habilitando Enviar campo de associação.

Nome O nome da conexão. O nome padrão será usado se você não inserir um nome.

Criando uma nova conexão

  1. Acesse o conector por meio do Editor de carregamento de dados:

    Clique em Criar nova conexão e selecione o conector Amazon SageMaker na lista.

  2. Preencha os campos da caixa de diálogo de conexão.

  3. Clique em Create.

Sua conexão agora está listada em Conexões de dados no Editor de carregamento de dados.