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Amazon SageMaker

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Amazon SageMaker

O Amazon SageMaker é uma plataforma de aprendizado de máquina para automatizar, garantir e acelerar análises preditivas, ajudando cientistas e analistas de dados a construir e implantar modelos preditivos precisos.

Para se conectar ao Amazon SageMaker , você deve ter criado ou ter acesso a um modelo e implantado em um endpoint na plataforma AWS. Este endpoint deve ser acessível publicamente pelo Qlik Cloud.

https://aws.amazon.com/pm/sagemaker.

Limitações

  • O Amazon Comprehend tem cotas de endpoints:

    https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/sagemaker.html.

  • O AWS oferece a implantação de modelos em tipos de instância, por exemplo, tipos de instância média e grande. Os recursos disponíveis nos serviços Amazon afetarão e limitarão o desempenho no carregamento do Qlik Sense e na capacidade de resposta do gráfico.

  • Quando o Qlik Sense envia dados ao Amazon SageMaker ele é enviado em formato CSV sem uma linha de cabeçalho. Isso significa que os campos precisam ser enviados na ordem exata em que o Amazon SageMaker o endpoint está esperando por eles. Você deve especificar os campos na mesma ordem em que estavam quando o modelo foi gerado.

  • O conector Amazon SageMaker está limitado a 200 mil linhas por solicitação. Eles são enviados ao serviço de endpoint em lotes de 2 mil linhas. Em cenários em que mais linhas precisam ser processadas, use um Ciclo dentro do script de carregamento de dados para processar mais linhas em lotes.

  • Em um cenário em que um aplicativo é recarregado regularmente, é uma prática recomendada armazenar em cache as previsões usando um arquivo QVD e enviar apenas as novas linhas para o endpoint de previsão. Isso melhorará o desempenho do carregamento do aplicativo do Qlik Sense e reduzirá a carga no endpoint Amazon SageMaker.

  • Ao usar o Amazon SageMaker em uma expressão de gráfico, é importante fornecer os tipos de dados dos campos, pois o modelo precisa processá-los no formato numérico/string correto. Uma limitação das extensões no lado do servidor em expressões de gráfico é que os tipos de dados não são detectados automaticamente, pois são no script de carregamento.

  • Se estiver usando um nome de conexão relativo e decidir mover seu aplicativo de um espaço compartilhado para outro, ou se mover seu aplicativo de um espaço compartilhado para seu espaço privado, levará algum tempo conexão analítica ser atualizada para refletir a nova localização do espaço.