사용자 지정 분류를 위한 실시간 분석(콘솔)

사용자 지정 분류 모델을 사용하여 실시간 분석을 실행하기 위해 Amazon Comprehend 콘솔을 사용할 수 있습니다.

엔드포인트를 생성하여 실시간 분석을 실행합니다. 엔드포인트에는 사용자 지정 모델을 실시간 추론에 사용할 수 있는 관리형 리소스가 포함되어 있습니다.

프로비저닝 엔드포인트 처리량 및 관련 비용에 대한 자세한 내용은 Amazon Comprehend 엔드포인트 사용을 참조하세요.

사용자 지정 분류를 위한 엔드포인트 생성

엔드포인트를 생성하려면(콘솔)

1. 다음 AWS Management Console 주소로 로그인하여 Amazon Comprehend 콘솔을 엽니다. https://console.aws.amazon.com/comprehend/

2. 왼쪽 메뉴에서 엔드포인트를 선택하고 엔드포인트 생성 버튼을 선택합니다. 엔드포인트 생성 화면이 열립니다.

3. 엔드포인트에 이름을 지정합니다. 이 이름은 현재의 리전 및 계정 내에서 고유해야 합니다.

4. 새 엔드포인트를 연결할 사용자 지정 모델을 선택합니다. 드롭다운에서 모델 이름을 기준으로 검색할 수 있습니다.

   참고

   엔드포인트를 연결하려면 먼저 모델을 생성해야 합니다. 아직 모델이 없는 경우 학습 분류 모델을 참조하세요.

5. (선택) 엔드포인트에 태그를 추가하려면 태그 에 키-값 페어를 입력하고 태그 추가를 선택합니다. 엔드포인트를 생성하기 전에 이 페어를 제거하려면 태그 제거를 선택합니다

6. 엔드포인트에 할당할 추론 단위 수 (IUs) 를 입력합니다. 각 단위는 초당 최대 2개 문서에 대한 초당 100자의 처리량을 나타냅니다. 엔드포인트 처리량에 대한 자세한 내용은 Amazon Comprehend 엔드포인트 사용을 참조하세요.

7. (선택) 새 엔드포인트를 생성하는 경우 IU 예측기를 사용할 수 있는 옵션이 있습니다. 처리량이나 초당 분석하려는 문자 수에 따라 필요한 추론 단위 수를 파악하기 어려울 수 있습니다. 이 선택적 단계는 요청할 개수를 IUs 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다.

8. 구매 요약에서 시간당, 일별, 월별 예상 엔드포인트 비용을 검토하십시오.

9. 시작 시점부터 삭제할 때까지 계정에 엔드포인트에 대한 요금이 발생한다는 것을 이해하면 확인란을 선택합니다.

10. 엔드포인트 생성을 선택합니다.

실시간 사용자 지정 분류 실행

엔드포인트를 생성한 후에는 사용자 지정 모델을 사용하여 실시간 분석을 실행할 수 있습니다. 콘솔에서 실시간 분석을 실행하는 두 가지 방법이 있습니다. 다음과 같이 텍스트를 입력하거나 파일을 업로드할 수 있습니다.

사용자 지정 모델을 사용하여 실시간 분석을 실행하려면(콘솔)

1. 다음 AWS Management Console 주소로 로그인하여 Amazon Comprehend 콘솔을 엽니다. https://console.aws.amazon.com/comprehend/

2. 왼쪽 메뉴에서 실시간 분석을 선택합니다.

3. 입력 유형에서 분석 유형으로 사용자 지정을 선택합니다.

4. 사용자 지정 모델 유형에서 사용자 지정 분류를 선택합니다.

5. 엔드포인트에서 사용하려는 엔드포인트를 선택합니다. 이 엔드포인트는 특정 사용자 지정 모델에 연결됩니다.

6. 분석을 위한 입력 데이터를 지정하려면 텍스트를 입력하거나 파일을 업로드할 수 있습니다.

   • 텍스트를 입력하려면:

     1. 입력 텍스트를 선택합니다.

     2. 분석할 텍스트를 입력합니다.

   • 파일을 업로드하려면:

     1. 파일 업로드를 선택하고 업로드할 파일 이름을 입력합니다.

     2. (선택) 고급 읽기 작업에서 텍스트 추출을 위한 기본 작업을 우선 지정할 수 있습니다. 자세한 내용은 텍스트 추출 옵션을 참조하십시오.

   최상의 결과를 얻으려면 입력 유형을 분류기 모델 유형과 일치시키십시오. 기본 문서를 일반 텍스트 모델에 제출하거나 일반 텍스트를 네이티브 문서 모델에 제출하는 경우 콘솔에 경고가 표시됩니다. 자세한 내용은 학습 분류 모델를 참조하십시오.

7. 분석을 선택합니다. Amazon Comprehend는 사용자 지정 모델을 사용하여 입력 데이터를 분석합니다. Amazon Comprehend는 검색된 클래스를 각 클래스에 대한 신뢰도 평가와 함께 표시합니다.