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Quick にモデルを送信する - Amazon SageMaker AI

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Quick にモデルを送信する

Quick を使用していて、Quick ビジュアライゼーションで SageMaker Canvas を活用する場合は、Amazon SageMaker Canvas モデルを構築し、Quick データセットの予測フィールドとして使用できます。予測フィールドは、Quick データセット内のフィールドであり、Canvas ユーザーがモデルを使用して単一またはバッチ予測を行う方法と同様に、データセット内の特定の列に対して予測を行うことができます。Canvas 予測機能を Quick データセットに統合する方法の詳細については、「 Quick User Guide」のSageMaker Canvas の統合」を参照してください。

次のステップでは、Canvas モデルを使用して Quick データセットに予測フィールドを追加する方法について説明します。

  1. Canvas アプリケーションを開き、データセットを使用してモデルを構築します。

  2. Canvas でモデルを構築したら、モデルを Quick に送信します。モデルを Quick に送信すると、スキーマファイルが自動的にローカルマシンにダウンロードされます。次のステップで、このスキーマファイルを Quick にアップロードします。

  3. Quick を開き、モデルの構築に使用したデータセットと同じスキーマのデータセットを選択します。データセットに予測フィールドを追加し、以下を実行します。

    1. Canvas から送信されたモデルを指定します。

    2. 手順 2 でダウンロードしたスキーマファイルをアップロードします。

  4. 変更を保存して公開し、新しいデータセットの予測を生成します。Quick はモデルを使用してターゲット列に予測を入力します。

Canvas から Quick にモデルを送信するには、次の前提条件を満たす必要があります。

  • Canvas と Quick の両方を設定する必要があります。クイックアカウントは、Canvas アプリケーション AWS リージョン と同じ で作成する必要があります。クイックアカウントのホームリージョンが Canvas アプリケーションのリージョンと異なる場合は、クイックアカウントを閉じて再作成するか、クイックアカウントと同じリージョンに Canvas アプリケーションをセットアップする必要があります。クイックアカウントには、クイックアカウントを初めて作成するときに設定したデフォルトの名前空間も含める必要があります。Quick へのアクセスについては、管理者にお問い合わせください。詳細については、「 クイックユーザーガイド」の「 クイックのセットアップ」を参照してください。

  • ユーザーには、Quick に予測を送信するために必要な AWS Identity and Access Management (IAM) アクセス許可が必要です。管理者はユーザーの IAM 権限を設定できます。詳細については、「 に予測を送信するアクセス許可をユーザーに付与する」を参照してください。

  • Quick は、Canvas アプリケーションストレージに指定した Amazon S3 バケットにアクセスできる必要があります。詳細については、「Amazon S3 ストレージを設定にする」を参照してください。