Kami tidak lagi memperbarui layanan Amazon Machine Learning atau menerima pengguna baru untuk itu. Dokumentasi ini tersedia untuk pengguna yang sudah ada, tetapi kami tidak lagi memperbaruinya. Untuk informasi selengkapnya, lihatApa itu Amazon Machine Learning.
Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.
Manajemen Ketergantungan Operasi Asinkron
Operasi Batch di Amazon MLbergantung pada operasi lain agar berhasil diselesaikan. Untuk mengelola dependensi ini, Amazon MLmengidentifikasi permintaan yang memiliki dependensi, dan memverifikasi bahwa operasi telah selesai. Jika operasi belum selesai, Amazon MLakan mengesampingkan permintaan awal hingga operasi yang mereka andalkan telah selesai.
Ada beberapa dependensi antara operasi batch. Misalnya, sebelum Anda dapat membuat model ML, Anda harus telah membuat sumber data yang dapat digunakan untuk melatih model MLnya. Amazon MLtidak dapat melatih model ML jika tidak ada sumber data yang tersedia.
Namun, Amazon MLmendukung manajemen dependensi untuk operasi asinkron. Misalnya, Anda tidak perlu menunggu sampai statistik data dihitung sebelum Anda dapat mengirim permintaan untuk melatih model ML pada sumber data. Sebagai gantinya, segera setelah sumber data dibuat, Anda dapat mengirim permintaan untuk melatih model MLmenggunakan sumber data. Amazon MLtidak benar-benar memulai operasi pelatihan sampai statistik sumber data dihitung. Permintaan CreateMLModel dimasukkan ke dalam antrian sampai statistik dihitung; setelah itu selesai, Amazon MLsegera mencoba menjalankan operasi CreateMLModel. Demikian pula, Anda dapat mengirim prediksi batch dan permintaan evaluasi untuk model ML yang belum menyelesaikan pelatihan.
Tabel berikut menunjukkan persyaratan untuk melanjutkan dengan tindakan AmazonMLL yang berbeda
| Untuk... | Anda harus memiliki... |
|---|---|
| Buat model ML( CreateMLModel) | Sumber data dengan statistik data yang dihitung |
| Buat prediksi batch (createBatchPrediction) |
DataSource Model ML |
| Buat evaluasi batch (createBatchEvaluation) |
DataSource Model ML |
