カスタム分類のリアルタイム分析 (コンソール) - Amazon Comprehend
カスタム分類用のエンドポイントの作成リアルタイムカスタム分類の実行

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カスタム分類のリアルタイム分析 (コンソール)

Amazon Comprehend コンソールを使用して、カスタム分類モデルを使用したリアルタイム分析を実行できます。

リアルタイム分析を実行するエンドポイントを作成します。エンドポイントには、リアルタイム推論にカスタムモデルを使用できるようにする管理対象リソースが含まれます。

エンドポイントのスループットのプロビジョニングとそれに関連するコストについては、「Amazon Comprehend エンドポイントの使用法」を参照してください。

カスタム分類用のエンドポイントの作成

エンドポイントを作成するには (コンソール)

  1. にサインイン AWS Management Console し、https://console.aws.amazon.com/comprehend/ で Amazon Comprehend コンソールを開きます。

  2. 左側のメニューから [エンドポイント] を選択し、[エンドポイントの作成] ボタンを選択します。「エンドポイントの作成」画面が開きます。

  3. エンドポイントに名前を付けます。名前は、自分のアカウント内と現在のリージョンで一意でなければなりません。

  4. 新しいエンドポイントをアタッチするカスタムモデルを選択します。ドロップダウンから、モデル名で検索できます。

    注記

    エンドポイントをモデルにアタッチする前に、モデルを作成する必要があります。まだモデルがない場合は、「調教分類モデル」を参照してください。

  5. (オプション) エンドポイントにタグを追加するには、[タグ] にキーと値のペアを入力し、[タグを追加] を選択します。エンドポイントを作成する前にこのペアを削除するには、[タグを削除] を選択します

  6. エンドポイントに割り当てる推論単位 (IU) の数を入力します。各単位は、1 秒あたり最大 2 つの文書に対して 100 文字/秒のスループットを表します。最大スループットの詳細については、 「Amazon Comprehend エンドポイントの使用法」を参照してください。

  7. (オプション) 新しいエンドポイントを作成する場合は、IU Estimator を使用することもできます。スループットや 1 秒あたりの分析文字数によっては、必要な推論単位がわかりにくい場合があります。このオプションの手順は、リクエストする IU の数を決定するのに役立ちます。

  8. 購入概要から、時間単位、日単位、月単位の推定エンドポイントコストを確認します。

  9. 起動から削除までの間、エンドポイントの料金が発生することを了解している場合は、このチェックボックスを選択してください。

  10. [エンドポイントの作成] を選択します。

リアルタイムカスタム分類の実行

エンドポイントを作成したなら、カスタムモデルを使用してリアルタイム分析を実行できます。コンソールからリアルタイム分析を実行するには、2 つの方法があります。以下に示すように、テキストを入力するか、ファイルをアップロードできます。

カスタムモデル (コンソール) を使用してリアルタイム分析を実行するには

  1. にサインイン AWS Management Console し、https://console.aws.amazon.com/comprehend/ で Amazon Comprehend コンソールを開きます。

  2. 左側のメニューで、[リアルタイム分析] を選択します。

  3. [入力タイプ] で、[分析タイプ] に [カスタム] を選択します。

  4. [カスタムモデルタイプ] で [カスタム分類] を選択します。

  5. [エンドポイント] で、使用するエンドポイントを選択します。このエンドポイントは特定のカスタムモデルにリンクしています。

  6. 分析用の入力データを指定するには、テキストを入力するか、ファイルをアップロードします。

    • テキストを入力するには

      1. 入力テキストを選択します。

      2. 分析するテキストを入力します。

    • ファイルをアップロードするには

      1. [ファイルをアップロード] を選択し、アップロードするファイル名を入力します。

      2. (オプション) 高度な読み取りアクションでは、デフォルトのテキスト抽出アクションをオーバーライドできます。詳細については、「テキスト抽出オプションの設定」を参照してください。

    最良の結果を得るには、入力タイプを分類子モデルのタイプと一致させてください。ネイティブ文書をプレーンテキストモデルに送信したり、プレーンテキストをネイティブ文書モデルに送信したりすると、コンソールに警告が表示されます。詳細については、「調教分類モデル」を参照してください。

  7. [分析] を選択します。Amazon Comprehend は、カスタムモデルを使用して入力データを分析します。Amazon Comprehend には、検出されたクラスと各クラスの信頼性評価が表示されます。