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建立 Amazon SageMaker 連線

Amazon SageMaker 連線建立於 資料載入編輯器指令碼編輯器

建立連線後,您可以從可用表格選取資料,以傳送至 Amazon SageMaker 進行計算,然後將該資料載入到應用程式中。此連線不僅能用於資料載入指令碼,也能用於圖表運算式,以叫用模型端點並執行即時圖表運算式計算。

您必須知道要連線的 Amazon SageMaker 服務的設定和存取認證。

可進行的設定

可以在連線對話方塊中進行下列設定:

可在連線對話方塊中進行的設定
欄位 描述
Endpoint Name

端點的名稱。

端點名稱是為 AWS 上的端點所指定的識別碼。這通常由設定端點或部署模型的使用者建立。

Model Name

已部署模型的名稱。

僅在部署多重模型端點時才需要此參數。若是簡易端點,則不應提供此參數,因為它會觸發來自 AWS 的錯誤。

Model Variant Name

已部署模型的變體的名稱。

僅在部署多重模型端點時才需要此參數。若是簡易端點,則不應提供此參數,因為它會觸發來自 AWS 的錯誤。

設定

下列設定可供使用:

  • AWS Region:選取您打算用於理解服務的區域。

  • Use FIPS Endpoint:指定是否需要使用符合 FIPS 的端點。

    此選項僅在您選取支援 FIPS 的區域時有效,並且對於大多數使用者應保留預設的「否」。

Authentication

Amazon Comprehend 端點提供 AWS 驗證存取金鑰密碼金鑰。這些需要透過存取正確的策略權限來建立。

驗證內容可以在 AWS 主控台中找到,每次連線需要重新驗證時都需要輸入。

Response Format

已部署機器學習模型的回應格式值:

  • JSON

  • 文字陣列

大多數模型將以 JSON 格式傳回其資料,但有些模型僅傳回文字型輸出。此選項需要根據部署的模型類型選取,否則會導致連線設定錯誤。

回應表格
  • Name of Returned Table:從部署的機器學習模型傳回的表格的名稱。

  • Table Path (JMESPath):可以使用 JSON 回應陣列中預測列的 JMES 表格路徑來指定表格。

回應欄位
  • Load all available fields:啟用載入機器學習端點傳回的所有可用欄位。停用此功能可讓您指定要載入到應用程式中的表格欄位和值。

    建議先載入從模型端點傳回的所有欄位,然後潛在移除應用程式中分析不需要的欄位。

  • Table Fields (JMESPath):可透過新增下列內容來指定表格欄位:

    • Name:將在應用程式中載入的表格的名稱。

    • Value:JSON 回應陣列中回應列的名稱。

    JMESPath 查詢語言可用於剖析 JSON 回應陣列。

Association
  • Send Association Field:輸入資料表格中包含唯一識別碼的欄位。

    在對傳回的結果表格進行端點請求以使用索引鍵與來源欄位表格關聯時,需要在來源資料中包含此欄位。指定的欄位將作為回應中的欄位傳回,並使預測與資料模型中的來源資料相關聯。這可以是具有唯一 ID 的任何欄位,可以來自來源資料,也可以作為表格載入過程的一部分。

  • Send Association Field:選取後,指定為關聯欄位的欄位將傳回至 Qlik Sense,並包含在傳送到端點的欄位中

    如果欄位屬於來源資料並且是模型所需的,則需要透過啟用 Send Association Field 將其傳送給模型。

Name 連線的名稱。如果不輸入名稱,則使用預設名稱。

建立新連線

  1. 透過資料載入編輯器指令碼編輯器 存取連接器。

    按一下建立新連線,然後從清單中選取 Amazon SageMaker 連接器。

  2. 填寫連線對話方塊欄位。

  3. 按一下建立

您的連線現在列在 資料載入編輯器指令碼編輯器 中的資料連線下。

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