SHOW MODEL

Muestra información útil sobre un modelo de machine learning, incluido el estado, los parámetros utilizados para crearlo y la función de predicción con los tipos de argumentos de entrada. Puede utilizar la información de SHOW MODEL para volver a crear el modelo. Si se han modificado las tablas base, cuando se ejecuta CREATE MODEL con la misma instrucción SQL, se obtiene un modelo diferente. La información que devuelve SHOW MODEL es diferente para el propietario del modelo y para un usuario con el privilegio EXECUTE. SHOW MODEL muestra diferentes salidas cuando un modelo se forma en Amazon Redshift o cuando el modelo es un modelo BYOM.

Sintaxis

SHOW MODEL ( ALL | model_name )

Parámetros

ALL

Devuelve todos los modelos que el usuario puede utilizar y sus esquemas.

model_name

El nombre del modelo. El nombre del modelo en un esquema debe ser único.

Notas de uso

El comando SHOW MODEL devuelve la siguiente información:

• El nombre del modelo.

• El esquema en el que se creó el modelo.

• El propietario del modelo.

• La hora de creación del modelo.

• El estado del modelo, como READY, TRAINING o FAILED.

• El mensaje de motivo de un modelo que presente error.

• El error de validación si el modelo finalizó la formación.

• El costo estimado necesario para derivar el modelo para un enfoque distinto de BYOM. Solo el propietario del modelo puede ver esta información.

• Una lista de parámetros especificados por el usuario y sus valores, concretamente los siguientes:

  • La columna TARGET especificada.

  • El tipo de modelo, AUTO o XGBoost.

  • El tipo de problema, como REGRESSION, BINARY_CLASSIFICATION, MULTICLASS_CLASSIFICATION. Este parámetro es específico para AUTO.

  • El nombre del trabajo de formación de Amazon SageMaker o del trabajo de Amazon SageMaker Autopilot que creó el modelo. Puede utilizar este nombre de trabajo para encontrar más información acerca del modelo en Amazon SageMaker.

  • El objetivo, como MSE, F1, Accuracy. Este parámetro es específico para AUTO.

  • El nombre de la función creada.

  • El tipo de inferencia, local o remota.

  • Los argumentos de entrada de la función de predicción.

  • Los tipos de argumentos de entrada de la función de predicción para modelos que no empleen el enfoque Bring your own model (BYOM).

  • El tipo de retorno de la función de predicción. Este parámetro es específico de BYOM.

  • El nombre del punto de conexión de Amazon SageMaker para un modelo BYOM con inferencia remota.

  • El rol de IAM. Solo el propietario del modelo puede ver esto.

  • El bucket de S3 utilizado. Solo el propietario del modelo puede ver esto.

  • La clave de AWS KMS, si se proporcionó una. Solo el propietario del modelo puede ver esto.

  • El tiempo máximo que se puede ejecutar el modelo.

• Si el tipo de modelo no es AUTO, Amazon Redshift también muestra la lista de hiperparámetros proporcionados y sus valores.

También puede ver parte de la información proporcionada por SHOW MODEL en otras tablas de catálogo, como pg_proc. Amazon Redshift devuelve información sobre la función de predicción registrada en la tabla de catálogo pg_proc. Esta información incluye los nombres de los argumentos de entrada y los tipos para la función de predicción. Amazon Redshift devuelve la misma información en el comando SHOW MODEL.

SELECT * FROM pg_proc WHERE proname ILIKE '%<function_name>%';

Ejemplos

En el siguiente ejemplo, se muestra la salida de SHOW MODEL.

SHOW MODEL ALL;

Schema Name |  Model Name
------------+---------------
 public     | customer_churn

El propietario de customer_churn puede ver la siguiente salida. Un usuario que tiene solo el privilegio EXECUTE no puede ver el rol de IAM, el bucket de Amazon S3 ni el costo estimado del modo.

SHOW MODEL customer_churn;

       Key                 |           Value
---------------------------+-----------------------------------
 Model Name                | customer_churn
 Schema Name               | public
 Owner                     | 'owner'
 Creation Time             | Sat, 15.01.2000 14:45:20
 Model State               | READY
 validation:F1             | 0.855
 Estimated Cost            | 5.7
                           |
 TRAINING DATA:            |
 Table                     | customer_data
 Target Column             | CHURN
                           |
 PARAMETERS:               |
 Model Type                | auto
 Problem Type              | binary_classification
 Objective                 | f1
 Function Name             | predict_churn
 Function Parameters       | age zip average_daily_spend average_daily_cases
 Function Parameter Types  | int int float float
 IAM Role                  | 'iam_role'
 KMS Key                   | 'kms_key'
 Max Runtime               | 36000