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Selecione e carregue os dados de uma conexão Amazon SageMaker

Depois de criar uma conexão, você pode selecionar os dados e carregá-los em um aplicativo do Qlik Sense. Você carrega dados no Editor de carregamento de dados.

Para uma conexão possa ser usada, o aplicativo requer pelo menos uma tabela de dados de origem com um identificador exclusivo e campos de entrada que conterão o conteúdo a ser enviado aos modelos para problemas e tarefas de aprendizado de máquina. Anote o nome da Tabela e do Campo. Você precisará deles na caixa de diálogo Selecionar a seguir.

  1. No editor de carga de dados, abra a conexão salva e clique em Selecione as tabelas.

  2. Insira uma Tabela residente a ser enviada para os endpoints de aprendizado de máquina.

    A Tabela Residente deve ser o nome da tabela residente com os dados de origem que você carregou no seu aplicativo. Você encontrará o nome da tabela residente no Visualizador do modelo de dados.

  3. A tabela de devolução disponível aparecerá automaticamente em Tabelas.

    O nome da tabela de retorno é aquele que foi configurado na conexão.

    • Selecione Carregar dinamicamente todos os campos se quiser carregar todos os campos retornados do modelo na sua aplicação e se tiver criado a conexão Amazon SageMaker com a configuração para Carregar todos os campos disponíveis.

    • Selecione os nomes das colunas a serem carregados no aplicativo caso a conexão tenha sido criada sem Carregar todos os campos disponíveis.

  4. Um script é gerado automaticamente com base nas seleções.

    Clique em Inserir script.

  5. O novo script será visto no Editor de carregamento de dados, mas precisa de edição adicional.

    Conclua o script especificando os campos na ordem em que o endpoint os espera. Todos os campos devem estar disponíveis na tabela de residentes.

  6. Recarregar o aplicativo.

    Quando ocorre um carregamento de um aplicativo, ele primeiro espera carregar os dados de origem como uma tabela residente e usar isso como entrada para a solicitação feita para endpoints Amazon SageMaker.