создать-модель-ml

Описание

Создает новую MLModel, используя DataSource и рецепт в качестве источников информации.

MLModel практически неизменяема. Пользователи могут обновлять только MLModelName и ScoreThreshold в MLModel без создания новой MLModel.

CreateMLModel — асинхронная операция. В ответ на CreateMLModel Amazon Machine Learning (Amazon ML) немедленно возвращает и устанавливает статус MLModel в состояние PENDING. После создания и готовности к использованию MLModel, Amazon ML устанавливает статус в COMPLETED.

Вы можете использовать операцию GetMLModel для проверки прогресса MLModel во время операции создания.

CreateMLModel требует DataSource с вычисленными статистиками, которые можно создать, установив ComputeStatistics в значение true в операциях CreateDataSourceFromRDS, CreateDataSourceFromS3 или CreateDataSourceFromRedshift.

См. также: Документацию API AWS

Синтаксис

  create-ml-model
--ml-model-id <value>
[--ml-model-name <value>]
--ml-model-type <value>
[--parameters <value>]
--training-data-source-id <value>
[--recipe <value>]
[--recipe-uri <value>]
[--cli-input-json | --cli-input-yaml]
[--generate-cli-skeleton <value>]
[--debug]
[--endpoint-url <value>]
[--no-verify-ssl]
[--no-paginate]
[--output <value>]
[--query <value>]
[--profile <value>]
[--region <value>]
[--version <value>]
[--color <value>]
[--no-sign-request]
[--ca-bundle <value>]
[--cli-read-timeout <value>]
[--cli-connect-timeout <value>]
[--cli-binary-format <value>]
[--no-cli-pager]
[--cli-auto-prompt]
[--no-cli-auto-prompt]

Параметры

--ml-model-id (строка)

Указанный пользователем идентификатор, уникально определяющий MLModel.

--ml-model-name (строка)

Указанное пользователем имя или описание MLModel.

--ml-model-type (строка)

Категория контролируемого обучения, которую будет решать данная MLModel. Выберите один из следующих типов:

Выберите REGRESSION, если MLModel будет использоваться для прогнозирования числового значения.
Выберите BINARY, если результат MLModel имеет два возможных значения.
Выберите MULTICLASS, если результат MLModel имеет ограниченное число значений.

Для получения дополнительной информации см. Руководство разработчика Amazon Machine Learning.

Возможные значения:

REGRESSION
BINARY
MULTICLASS

--parameters (массив)

Список параметров обучения в MLModel. Список реализован как массив пар ключ-значение.

Ниже представлен текущий набор параметров обучения:

sgd.maxMLModelSizeInBytes — Максимальный разрешенный размер модели. В зависимости от входных данных, размер модели может повлиять на ее производительность. Значение — целое число в диапазоне от 100000 до 2147483648. Значение по умолчанию — 33554432.
sgd.maxPasses — Количество раз, когда процесс обучения проходит по наблюдениям для построения MLModel. Значение — целое число в диапазоне от 1 до 10000. Значение по умолчанию — 10.
sgd.shuffleType — Выполнять ли Amazon ML перемешивание обучающих данных. Перемешивание данных улучшает способность модели находить оптимальное решение для различных типов данных. Допустимые значения — auto и none. Значение по умолчанию — none. Мы настоятельно рекомендуем перемешивать данные.
sgd.l1RegularizationAmount — Коэффициент регуляризации L1. Он контролирует переобучение данных, накладывая штраф на большие коэффициенты. Это приводит к стремлению коэффициентов к нулю, в результате чего формируется разреженный набор признаков. Если вы используете этот параметр, начните со значения, такого как 1.0E-08. Значение — вещественное число от 0 до MAX_DOUBLE. По умолчанию нормализация L1 не используется. Этот параметр нельзя использовать, когда указан L2. Используйте этот параметр с осторожностью.
sgd.l2RegularizationAmount — Коэффициент регуляризации L2. Он контролирует переобучение данных, накладывая штраф на большие коэффициенты. Это приводит к стремлению коэффициентов к небольшим, ненулевым значениям. Если вы используете этот параметр, начните со значения, такого как 1.0E-08. Значение — вещественное число от 0 до MAX_DOUBLE. По умолчанию нормализация L2 не используется. Этот параметр нельзя использовать, когда указан L1. Используйте этот параметр с осторожностью.

key -> (строка)

Тип строки.

value -> (строка)

Тип строки.

Сокращенный синтаксис:

KeyName1=string,KeyName2=string

Синтаксис JSON:

{"string": "string"
  ...}

--training-data-source-id (строка)

DataSource, указывающий на обучающие данные.

--recipe (строка)

Рецепт данных для создания MLModel. Вы должны указать либо рецепт, либо его URI. Если вы не укажете рецепт или его URI, Amazon ML создаст значение по умолчанию.

--recipe-uri (строка)

Расположение и имя файла Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), содержащие рецепт MLModel. Вы должны указать либо рецепт, либо его URI. Если вы не укажете рецепт или его URI, Amazon ML создаст значение по умолчанию.

--cli-input-json | --cli-input-yaml (строка) Считывает аргументы из предоставленной строки JSON. Строка JSON следует формату, предоставляемому --generate-cli-skeleton. Если другие аргументы указаны в командной строке, эти значения переопределят значения, предоставленные JSON. Невозможно передавать произвольные двоичные значения с помощью значения, предоставленного JSON, так как строка будет взята буквально. Это не может быть указано вместе с --cli-input-yaml.

--generate-cli-skeleton (строка) Выводит каркас JSON в стандартный вывод без отправки запроса API. При отсутствии значения или значении input выводит пример входного JSON, который можно использовать в качестве аргумента для --cli-input-json. Аналогично, при указании yaml-input он выведет пример входного YAML, который можно использовать с --cli-input-yaml. При указании значения output он проверяет входные данные команды и возвращает пример выходного JSON для данной команды. Сгенерированный каркас JSON нестабилен между версиями AWS CLI и не гарантируется обратная совместимость в сгенерированном каркасе JSON.

Глобальные параметры

--debug (логическое значение)

Включить отладку.

--endpoint-url (строка)

Переопределить URL по умолчанию команды заданным URL.

--no-verify-ssl (логическое значение)

По умолчанию AWS CLI использует SSL при общении с AWS-сервисами. Для каждого SSL-соединения AWS CLI будет проверять SSL-сертификаты. Этот параметр переопределяет поведение проверки SSL-сертификатов по умолчанию.

--no-paginate (логическое значение)

Отключить автоматическую постраничную навигацию. Если автоматическая постраничная навигация отключена, AWS CLI выполнит только один вызов для первой страницы результатов.

--output (строка)

Стиль форматирования для вывода команды.

json
text
table
yaml
yaml-stream

--query (строка)

Запрос JMESPath для фильтрации данных ответа.

--profile (строка)

Использовать определенный профиль из вашего файла аутентификации.

--region (строка)

Регион для использования. Переопределяет параметры конфигурации/среды.

--version (строка)

Отобразить версию этого инструмента.

--color (строка)

Включить/выключить цветной вывод.

on
off
auto

--no-sign-request (логическое значение)

Не подписывать запросы. Кредиты не будут загружаться, если этот аргумент указан.

--ca-bundle (строка)

Файл сертификата CA для проверки SSL-сертификатов. Переопределяет параметры конфигурации/среды.

--cli-read-timeout (целое число)

Максимальное время чтения сокета в секундах. Если значение установлено в 0, чтение сокета будет блокирующим и без таймаута. Значение по умолчанию — 60 секунд.

--cli-connect-timeout (целое число)

Максимальное время подключения к сокету в секундах. Если значение установлено в 0, подключение к сокету будет блокирующим и без таймаута. Значение по умолчанию — 60 секунд.

--cli-binary-format (строка)

Стиль форматирования, используемый для двоичных блоков. Формат по умолчанию — base64. Формат base64 ожидает, что двоичные блоки будут предоставлены в виде закодированной в base64 строки. Формат raw-in-base64-out сохраняет совместимость с поведением AWS CLI V1, и двоичные значения должны передаваться буквально. При предоставлении содержимого из файла, которое соответствует двоичному блоку, fileb:// всегда будет обрабатываться как двоичное и использовать содержимое файла напрямую независимо от настройки cli-binary-format. При использовании file:// содержимое файла должно быть правильно отформатировано для настроенного cli-binary-format.

base64
raw-in-base64-out

--no-cli-pager (логическое значение)

Отключить страницу cli для вывода.

--cli-auto-prompt (логическое значение)

Автоматически запрашивать параметры ввода CLI.

--no-cli-auto-prompt (логическое значение)

Отключить автоматическое запросить параметры ввода CLI.

Вывод

MLModelId -> (строка)

Указанный пользователем идентификатор, уникально определяющий MLModel. Это значение должно совпадать со значением MLModelId в запросе.