SHOW MODEL

Mostra le informazioni utili su un modello di machine learning, inclusi lo stato, i parametri utilizzati per crearlo e la funzione di previsione con i relativi tipi di argomenti di input. È possibile utilizzare le informazioni da SHOW MODEL per ricreare il modello. Se le tabelle di base sono state modificate, l'esecuzione di CREATE MODEL con la stessa istruzione SQL genera un modello diverso. Le informazioni restituite da SHOW MODEL sono diverse per il proprietario del modello e per un utente con il privilegio EXECUTE. SHOW MODEL mostra diversi output quando un modello viene addestrato da Amazon Redshift o quando il modello è un modello BYOM.

Sintassi

SHOW MODEL ( ALL | model_name )

Parametri

ALL

Restituisce tutti i modelli che l'utente può utilizzare e i relativi schemi.

model_name

Il nome del modello. Il nome del modello in uno schema deve essere unico.

Note per l'utilizzo

Il comando SHOW MODEL restituisce:

• Il nome del modello.

• Lo schema in cui è stato creato il modello.

• Il proprietario del modello.

• L'ora di creazione del modello.

• Lo stato del modello, ad esempio READY, TRAINING o FAILED.

• Il messaggio del motivo per un modello fallito.

• L'errore di convalida se il modello ha terminato l'addestramento.

• Il costo stimato necessario per ricavare il modello per un approccio non BYOM. Solo il proprietario del modello può visualizzare queste informazioni.

• Un elenco dei parametri specificati dall'utente e dei relativi valori, in particolare i seguenti elementi:

  • La colonna TARGET specificata.

  • Il tipo di modello, AUTO o XGBoost.

  • Il tipo di problema, come REGRESSION, BINARY_CLASSIFICATION, MULTICLASS_CLASSIFICATION. Questo parametro è specifico di AUTO.

  • Il nome del processo di formazione Amazon SageMaker AI o del processo Amazon SageMaker AI Autopilot che ha creato il modello. Puoi utilizzare questo nome di lavoro per trovare ulteriori informazioni sul modello su Amazon SageMaker AI.

  • L'obiettivo, come MSE, F1, Accuracy. Questo parametro è specifico di AUTO.

  • Il nome della funzione creata.

  • Il tipo di inferenza, locale o remota.

  • Gli argomenti di input della funzione di previsione.

  • I tipi di argomenti di input della funzione di previsione per i modelli che non sono BYOM (bring your own model).

  • Il tipo restituito della funzione di previsione. Questo parametro è specifico di BYOM.

  • Il nome dell'endpoint Amazon SageMaker AI per un modello BYOM con inferenza remota.

  • Il ruolo IAM. Solo il proprietario del modello può vederlo.

  • Il bucket S3 utilizzato. Solo il proprietario del modello può vederlo.

  • La AWS KMS chiave, se ne è stata fornita una. Solo il proprietario del modello può vederlo.

  • Il tempo massimo di esecuzione del modello.

• Se il tipo di modello non è AUTO, Amazon Redshift mostra anche l'elenco degli iperparametri forniti e i relativi valori.

È inoltre possibile visualizzare alcune delle informazioni fornite da SHOW MODEL in altre tabelle di catalogo, come pg_proc. Amazon Redshift restituisce informazioni sulla funzione di previsione registrata nella tabella del catalogo pg_proc. Queste informazioni includono i nomi degli argomenti di input e i relativi tipi per la funzione di previsione. Amazon Redshift restituisce le stesse informazioni nel comando SHOW MODEL.

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

Esempi

L'esempio seguente mostra l'output di show model.

SHOW MODEL ALL;

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

Il proprietario di customer_churn può visualizzare il seguente output. Un utente con solo il privilegio EXECUTE non può visualizzare il ruolo IAM, il bucket Amazon S3 e il costo stimato della modalità.

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