异步操作的依赖项管理

Amazon ML 中的批量操作需要依靠其他操作才能成功完成。为了管理这些依赖项，Amazon ML 会识别具有依赖项的请求，并确保这些操作已经完成。如果这些操作未完成，Amazon ML 将搁置初始请求，直到这些操作依赖的操作已完成。

批量操作之间存在一些依赖关系。例如，您必须先创建可以训练 ML 模型的数据源，然后才能创建 ML 模型。如果没有可用的数据源，Amazon ML 无法训练 ML 模型。

但是，Amazon ML 支持异步操作的依赖项管理。例如，您不必等到数据统计计算完成之后，即可发送对数据源训练 ML 模型的请求。相反，只要创建了数据源，您就可以发送使用数据源训练 ML 模型的请求。Amazon ML 会等到数据源统计计算完成之后，才实际开始执行训练操作。createMLModel 请求将排入队列，直到统计计算完成；一旦计算完成，Amazon ML 会立即尝试执行 createMLModel 操作。同样，您也可以为尚未完成训练的 ML 模型发送批量预测和评估请求。

下表显示了继续执行其他 AmazonML 操作的要求

目的…	您必须具有……
创建 ML 模型 (createMLModel)	包含已计算数据统计的数据源
创建批量预测 (createBatchPrediction)	数据源 ML 模型
创建批量评估 (createBatchEvaluation)	数据源 ML 模型