Nous ne mettons plus à jour le service Amazon Machine Learning et n'acceptons plus de nouveaux utilisateurs pour ce service. Cette documentation est disponible pour les utilisateurs existants, mais nous ne la mettons plus à jour. Pour plus d'informations, veuillez consulter la rubriqueQu'est-ce qu'Amazon Machine Learning.
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Noms et ID pour tous les objets
Chaque objet dans Amazon ML doit avoir un identifiant, ou ID. La console Amazon ML génère des valeurs d'ID pour vous, mais si vous utilisez l'API, vous devez générer vos propres ID. Chaque ID doit être unique parmi tous les objets Amazon ML du même type dans votre compte AWS. En d'autres termes, vous ne pouvez pas avoir deux évaluations portant le même ID. Il est possible d'avoir une évaluation et une source de données avec le même ID, bien que cela ne soit pas recommandé.
Nous vous recommandons d'utiliser des identifiants générés de façon aléatoire pour vos objets, préfixés avec une courte chaîne pour identifier leur type. Par exemple, lorsque la console Amazon ML génère une source de données, elle attribue à la source de données un identifiant unique et aléatoire, tel que « DS-Zscw ».IuWiOxF ». Cet ID est suffisamment aléatoire pour éviter tout conflit avec un utilisateur individuel, et il est également compact et lisible. Le préfixe « ds- » est utilisé pour des raisons de commodité et de clarté, mais il n'est pas obligatoire. Si vous n'êtes pas certain de ce qu'il convient d'utiliser pour vos chaînes d'ID, nous vous recommandons d'utiliser des valeurs UUID hexadécimales (comme 28b1e915-57e5-4e6c-a7bd-6fb4e729cb23), qui sont disponibles instantanément dans tout environnement de programmation moderne.
Les chaînes d'ID peuvent contenir des lettres ASCII, des chiffres, des tirets et des traits de soulignement, et peuvent comporter jusqu'à 64 caractères. Il est possible et peut-être pratique d'encoder des métadonnées dans une chaîne d'ID. Mais cela n'est pas recommandé, car une fois qu'un objet a été créé, son ID ne peut pas être modifié.
Les noms des objets vous permettent d'associer facilement des métadonnées conviviales à chaque objet. Vous pouvez mettre à jour les noms une fois qu'un objet a été créé. Vous pouvez ainsi faire en sorte que le nom de l'objet reflète un aspect particulier de votre flux de travail d'apprentissage-machine. Par exemple, vous pouvez nommer initialement un modèle d'apprentissage-machine « essai 3 », puis ultérieurement renommer le modèle « modèle de production final ». Un nom peut correspondre à n'importe quelle chaîne de votre choix, avec 1 024 caractères au maximum.
