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Verwenden von Amazon S3 mit Amazon ML
Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) ist ein Speicher für das Internet. Mit Amazon S3 können Sie jederzeit beliebige Mengen von Daten von überall aus im Internet speichern und aufrufen. Amazon ML verwendet Amazon S3 als primäres Daten-Repository für die folgenden Aufgaben:
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Für den Zugriff auf Ihre Eingabedateien zum Erstellen von Datenquellenobjekten für die Schulung und die Auswertung Ihrer ML-Modelle.
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Für den Zugriff auf Ihre Eingabedateien zum Generieren von Stapelvoraussagen.
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Wenn Sie Stapelvoraussagen mithilfe Ihrer ML-Modelle generieren zum Ausgeben der Voraussagedatei an einen S3-Bucket, den Sie angeben.
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So kopieren Sie Daten, die Sie in Amazon Redshift oder Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) gespeichert haben, in eine CSV-Datei und zum Hochladen in Amazon S3.
Um Amazon ML die Ausführung dieser Aufgaben zu ermöglichen, müssen Sie Amazon ML Berechtigungen für den Zugriff auf Ihre Amazon S3 S3-Daten gewähren.
Anmerkung
Sie können keine Stapelvoraussagedateien in einen S3-Bucket ausgeben, der nur serverseitige verschlüsselte Dateien akzeptiert. Stellen Sie sicher, dass Ihre Bucket-Richtlinie das Hochladen unverschlüsselter Dateien zulässt, in dem Sie bestätigen, dass die Richtlinie keinen Deny-Effekt für die s3:PutObject-Aktion umfasst, wenn kein s3:x-amz-server-side-encryption-Header in der Anforderung vorhanden ist. Weitere Informationen zu serverseitigen S3-Verschlüsselungs-Bucket-Richtlinien finden Sie unterSchützen von Daten mithilfe serverseitiger VerschlüsselungimBenutzerhandbuch für Amazon Simple Storage Serviceaus.
Hochladen Ihrer Daten in Amazon S3
Sie müssen Ihre Eingabedaten in den Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) hochladen, da Amazon ML Daten von Amazon S3-Standorten liest. Sie können Ihre Daten direkt in Amazon S3 hochladen (z. B. von Ihrem Computer), oder Amazon ML kann Daten, die Sie in Amazon Redshift oder Amazon Relational Database Service (RDS) gespeichert haben, in eine CSV-Datei kopieren und in Amazon S3 hochladen.
Weitere Informationen über das Kopieren Ihrer Daten von Amazon Redshift oder Amazon RDS finden Sie unter Using Amazon Redshift with Amazon ML bzw. Using Amazon RDS with Amazon ML.
Im Rest dieses Abschnitts wird beschrieben, wie Ihre Eingabedaten direkt von Ihrem Computer in Amazon S3 hochgeladen werden. Bevor Sie die Verfahren in diesem Abschnitt beginnen, müssen sich Ihre Daten in einer CSV-Datei befinden. Weitere Informationen zum korrekten Formatieren der CSV-Datei derart, dass Amazon ML diese verwenden kann, finden Sie unterErläuterungen zum Datenformat für Amazon MLaus.
So laden Sie Ihre Daten von Ihrem Computer in Amazon S3 hoch
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Melden Sie sich bei der AWS-Managementkonsole an und öffnen Sie die Amazon S3-Konsole unter https://console.aws.amazon.com/s3
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Erstellen Sie einen Bucket, oder wählen Sie einen vorhandenen Bucket aus.
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Wählen Sie die Option Create Bucket aus, um einen Bucket zu erstellen. Benennen Sie Ihren Bucket, wählen Sie eine Region aus (Sie können eine beliebige verfügbare Region auswählen), und wählen Sie dann Create aus. Weitere Informationen dazu erhalten Sie unter Create a Bucket im Amazon-Handbuch Erste Schritte.
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Um einen vorhandenen Bucket zu verwenden, suchen Sie nach dem Bucket, indem Sie den Bucket in der Liste All Buckets (Alle Buckets) auswählen. Wenn der Bucket-Name angezeigt wird, wählen Sie ihn aus, und klicken Sie dann auf Upload.
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Klicken Sie im Dialogfeld Upload auf Add Files.
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Navigieren Sie zu dem Ordner, der die CSV-Eingabedatei enthält, und wählen Sie dann Öffnen aus.
Berechtigungen
Um Berechtigungen für Amazon ML für den Zugriff auf einen Ihrer S3-Buckets zu gewähren, müssen Sie die Bucket-Richtlinie bearbeiten.
Weitere Informationen zum Erteilen von Amazon ML-Berechtigungen zum Lesen von Daten aus Ihrem Bucket in Amazon S3 finden Sie unterGewähren von Amazon ML-Berechtigungen zum Lesen von Daten aus Amazon S3aus.
Weitere Informationen zum Erteilen von Berechtigungen für Amazon ML zur Ausgabe der Stapelvoraussageergebnisse in Ihren Bucket in Amazon S3 finden Sie unterGewähren von Berechtigungen für Amazon ML zwecks Ausgabe von Voraussagen in Amazon S3aus.
Weitere Informationen zum Verwalten von Zugriffsberechtigungen auf Amazon S3 S3-Ressourcen finden Sie unterAmazon S3 Entwicklerhandbuchaus.
