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將您的模型發送到 Amazon QuickSight
如果您使用 Amazon QuickSight 並希望在 Amazon QuickSight 視覺化中利用 SageMaker Canvas,則可以建立 Amazon SageMaker Canvas 模型,並將其用作 Amazon QuickSight 資料集中的預測欄位。預測欄位是 Amazon QuickSight 資料集中的欄位,可預測資料集中的指定資料欄,類似 Canvas 使用者使用模型進行單一或批次預測的方式。若要進一步了解如何將 Canvas 預測功能整合到 Amazon 資 QuickSight 料集中,請參閱 Amazon QuickSight 使用者指南中的 SageMaker Canvas 整合。
下列步驟說明如何使用 Canvas 模型將預測欄位新增至 Amazon QuickSight 資料集:
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開啟 Canvas 應用程式並使用資料集建立模型。
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在畫布中構建模型後,將模型發送到 Amazon QuickSight。當您將模型傳送到 Amazon 時,結構描述檔案會自動下載到您的本機電腦 QuickSight。您 QuickSight 在下一個步驟中將此架構文件上傳到 Amazon。
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開啟 Amazon, QuickSight 然後選擇與用來建立模型的資料集具有相同結構描述的資料集。在資料集中新增預測欄位,並執行下列動作:
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指定從 Canvas 傳送的模型。
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上傳在步驟 2 中下載的結構描述檔案。
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儲存並發佈變更,然後產生新資料集的預測。Amazon QuickSight 使用該模型在目標列中填寫預測。
為了將模型從 Canvas 發送到 Amazon QuickSight,您必須滿足以下先決條件:
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您必須同時 QuickSight 設置畫布和 Amazon。您的 Amazon QuickSight 帳戶必須在與您的畫布應用程式 AWS 區域 相同的位置建立。如果 Amazon QuickSight 帳戶的主區域與 Canvas 應用程式的區域不同,則必須關閉並重新建立 Amazon QuickSight 帳戶,或在與 Amazon QuickSight 帳戶相同的區域中設定 Canvas 應用程式。您的 Amazon QuickSight 帳戶還必須包含默認命名空間,您在首次創建 Amazon QuickSight 帳戶時設置該命名空間。請聯絡您的管理員以協助您存取 Amazon QuickSight。如需詳細資訊,請參閱 Amazon QuickSight 使用者指南 QuickSight中的設定 Amazon。
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您的使用者必須擁有必要的 AWS Identity and Access Management (IAM) 許可,才能將您的預測傳送至 Amazon QuickSight。您的管理員可以為您的使用者設定IAM權限。如需詳細資訊,請參閱授與使用者將預測傳送至 Amazon 的權限 QuickSight。
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亞馬遜 QuickSight 必須能夠存取您為 Canvas 應用程式儲存指定的 Amazon S3 儲存貯體。如需詳細資訊,請參閱設定您的 Amazon S3 儲存。