Spec-Zone.ru › AWS CLI v2

[ aws . machinelearning ]

describe-ml-models

Описание

Возвращает список моделей машинного обучения, соответствующих критериям поиска в запросе.

См. также: Документация API AWS

describe-ml-models — это постраничная операция. Для получения всего набора результатов могут быть выполнены несколько вызовов API. Вы можете отключить постраничность, предоставив аргумент --no-paginate. При использовании --output text и аргумента --query в ответе с постраничностью, аргумент --query должен извлекать данные из результатов следующих выражений запроса: Results

Синтаксис

  describe-ml-models
[--filter-variable <value>]
[--eq <value>]
[--gt <value>]
[--lt <value>]
[--ge <value>]
[--le <value>]
[--ne <value>]
[--prefix <value>]
[--sort-order <value>]
[--cli-input-json | --cli-input-yaml]
[--starting-token <value>]
[--page-size <value>]
[--max-items <value>]
[--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

--filter-variable (строка)

Используйте одну из следующих переменных для фильтрации списка моделей машинного обучения:

  • CreatedAt — устанавливает критерии поиска на дату создания модели.
  • Status — устанавливает критерии поиска на статус модели.
  • Name — устанавливает критерии поиска на содержимое MLModel **** Name.
  • IAMUser — устанавливает критерии поиска на учетную запись пользователя, которая инициировала создание модели.
  • TrainingDataSourceId — устанавливает критерии поиска на набор данных, используемый для обучения одной или нескольких моделей.
  • RealtimeEndpointStatus — устанавливает критерии поиска на статус конечной точки реального времени.
  • MLModelType — устанавливает критерии поиска на тип модели: бинарная, регрессионная или многоклассовая.
  • Algorithm — устанавливает критерии поиска на алгоритм, используемый моделью.
  • TrainingDataURI — устанавливает критерии поиска на файлы данных, используемые при обучении модели. URL может указывать на файл или ведро или директорию Amazon Simple Storage Service (Amazon S3).

Возможные значения:

  • CreatedAt
  • LastUpdatedAt
  • Status
  • Name
  • IAMUser
  • TrainingDataSourceId
  • RealtimeEndpointStatus
  • MLModelType
  • Algorithm
  • TrainingDataURI

--eq (строка)

Оператор равенства. Результаты MLModel будут иметь значения FilterVariable, которые точно соответствуют значению, указанному с помощью EQ.

--gt (строка)

Оператор больше. Результаты MLModel будут иметь значения FilterVariable, которые больше значения, указанного с помощью GT.

--lt (строка)

Оператор меньше. Результаты MLModel будут иметь значения FilterVariable, которые меньше значения, указанного с помощью LT.

--ge (строка)

Оператор больше или равно. Результаты MLModel будут иметь значения FilterVariable, которые больше или равны значению, указанному с помощью GE.

--le (строка)

Оператор меньше или равно. Результаты MLModel будут иметь значения FilterVariable, которые меньше или равны значению, указанному с помощью LE.

--ne (строка)

Оператор не равно. Результаты MLModel будут иметь значения FilterVariable, не равные значению, указанному с помощью NE.

--prefix (строка)

Строка, которая находится в начале переменной, например, Name или Id.

Например, у модели MLModel могла быть Name 2014-09-09-HolidayGiftMailer. Чтобы найти эту модель, выберите Name для FilterVariable и любую из следующих строк для Prefix:

  • 2014-09
  • 2014-09-09
  • 2014-09-09-Holiday

--sort-order (строка)

Двухзначный параметр, определяющий порядок результирующего списка моделей.

  • asc — упорядочивает список в порядке возрастания (А-Я, 0-9).
  • dsc — упорядочивает список в порядке убывания (Я-А, 9-0).

Сортировка происходит по полю FilterVariable.

Возможные значения:

  • asc
  • dsc

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

--starting-token (строка)

Токен, указывающий, где начать постраничную обработку. Это NextToken из ранее обрезанного ответа.

Примеры использования см. в разделе «Постраничная обработка» в Руководстве пользователя командной строки AWS.

--page-size (целое число)

Размер каждой страницы для получения в вызове AWS-сервиса. Это не влияет на количество элементов, возвращаемых в выводе команды. Установка меньшего размера страницы приводит к большему количеству вызовов AWS-сервиса, получая меньше элементов в каждом вызове. Это может помочь предотвратить истечение времени ожидания вызовов AWS-сервиса.

Примеры использования см. в разделе «Постраничная обработка» в Руководстве пользователя командной строки AWS.

--max-items (целое число)

Общее количество элементов для возврата в выводе команды. Если общее количество доступных элементов больше указанного значения, в выводе команды предоставляется NextToken. Для возобновления постраничной обработки укажите значение NextToken в аргументе starting-token последующей команды. Не используйте элемент ответа NextToken напрямую вне AWS CLI.

Примеры использования см. в разделе «Постраничная обработка» в Руководстве пользователя командной строки AWS.

--generate-cli-skeleton (строка) Выводит JSON-скелет в стандартный вывод без отправки запроса API. При отсутствии значения или значении input выводит пример JSON-ввода, который можно использовать в качестве аргумента для --cli-input-json. Аналогично, если указано yaml-input, выведет пример YAML-ввода, который можно использовать с --cli-input-yaml. При указании значения output валидирует входные данные команды и возвращает пример JSON-вывода для этой команды. Сгенерированный JSON-скелет нестабилен между версиями AWS CLI, и нет гарантий обратной совместимости в сгенерированном JSON-скелете.

Глобальные параметры

--debug (булево)

Включить отладочную запись в журнал.

--endpoint-url (строка)

Переопределить URL по умолчанию команды указанным URL.

--no-verify-ssl (булево)

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

--no-paginate (булево)

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

--output (строка)

Стиль форматирования вывода команды.

  • json
  • text
  • table
  • yaml
  • yaml-stream

--query (строка)

Запрос JMESPath для фильтрации данных ответа.

--profile (строка)

Использовать определенный профиль из файла аутентификации.

--region (строка)

Регион для использования. Переопределяет настройки конфигурации/среды.

--version (строка)

Отобразить версию этого инструмента.

--color (строка)

Включить/выключить цветной вывод.

  • on
  • off
  • auto

--no-sign-request (булево)

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

--ca-bundle (строка)

Набор сертификатов CA для использования при проверке SSL-сертификатов. Переопределяет настройки конфигурации/среды.

--cli-read-timeout (целое число)

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

--cli-connect-timeout (целое число)

Максимальное время подключения сокета в секундах. Если значение равно 0, подключение сокета будет выполняться блокирующим образом без таймаута. Значение по умолчанию — 60 секунд.

--cli-binary-format (строка)

Стиль форматирования 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 отображается в двоичном блоке, fileb:// всегда будет обрабатываться как двоичное и будет использовать содержимое файла непосредственно независимо от параметра cli-binary-format. При использовании file:// содержимое файла должно быть должным образом отформатировано для настроенного формата cli-binary-format.

  • base64
  • raw-in-base64-out

--no-cli-pager (булево)

Отключить постраничный вывод cli.

--cli-auto-prompt (булево)

Автоматически запрашивать параметры ввода CLI.

--no-cli-auto-prompt (булево)

Отключить автоматическое запроса параметров ввода CLI.

Вывод

Результаты -> (список)

Список MLModel, соответствующих поисковым критериям.

(структура)

Представляет вывод операции GetMLModel.

Содержание состоит из подробных метаданных и текущего статуса MLModel.

MLModelId -> (строка)

Идентификатор, присвоенный MLModel при создании.

TrainingDataSourceId -> (строка)

Идентификатор источника обучения DataSource. Операция CreateMLModel использует TrainingDataSourceId.

CreatedByIamUser -> (строка)

AWS учетная запись пользователя, с которой был создан MLModel. Тип учетной записи может быть либо корневой учетной записью AWS, либо учетной записью пользователя AWS Identity and Access Management (IAM).

CreatedAt -> (метка времени)

Время создания MLModel. Время выражено в формате временной метки.

LastUpdatedAt -> (метка времени)

Время последнего изменения MLModel. Время выражено в формате временной метки.

Name -> (строка)

Название или описание MLModel, заданное пользователем.

Status -> (строка)

Текущий статус MLModel. Этот элемент может иметь одно из следующих значений:

  • PENDING — Amazon Machine Learning (Amazon ML) отправил запрос на создание MLModel.
  • INPROGRESS — Процесс создания выполняется.
  • FAILED — Запрос на создание MLModel не был выполнен до конца. Модель непригодна для использования.
  • COMPLETED — Процесс создания успешно завершен.
  • DELETED — MLModel помечен как удаленный. Он непригоден для использования.

SizeInBytes -> (длинное целое число)

Тип целого числа с длинной длиной, представляющий 64-битное знаковое число.

EndpointInfo -> (структура)

Текущий конечный пункт MLModel.

PeakRequestsPerSecond -> (целое число)

Максимальная скорость обработки для конечной точки реального времени для MLModel, измеряемая в запросах в секунду.

CreatedAt -> (метка времени)

Время получения запроса на создание конечной точки реального времени для MLModel. Время выражено в формате временной метки.

EndpointUrl -> (строка)

URI, указывающий, куда следует отправлять запросы прогнозирования в реальном времени для MLModel.

Примечание: Приложение должно дождаться готовности конечной точки реального времени, прежде чем использовать этот URI.

EndpointStatus -> (строка)

Текущий статус конечной точки реального времени для MLModel. Этот элемент может иметь одно из следующих значений:

  • NONE — Конечная точка не существует или была ранее удалена.
  • READY — Конечная точка готова к использованию для прогнозирования в реальном времени.
  • UPDATING — Обновление/создание конечной точки.

TrainingParameters -> (карта)

Список параметров обучения в MLModel. Список реализован в виде карты пар "ключ-значение".

Следующий — текущий набор параметров обучения:

  • sgd.maxMLModelSizeInBytes — Максимально разрешенный размер модели. В зависимости от входных данных размер модели может повлиять на ее производительность. Значение — целое число от 100000 до 2147483648. Значение по умолчанию — 33554432.
  • sgd.maxPasses — Количество раз, которое процесс обучения проходит по наблюдениям для построения MLModel. Значение — целое число от 1 до 10000. Значение по умолчанию — 10.
  • sgd.shuffleType — Производит 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.
  • sgd.l1RegularizationAmount — Коэффициент регуляризации L1-нормы, который контролирует переобучение данных путем наказания больших коэффициентов. Этот параметр стремится привести коэффициенты к нулю, что приводит к разреженному набору признаков. Если вы используете этот параметр, начните со значения, такого как 1.0E-08. Значение — число с плавающей точкой от 0 до MAX_DOUBLE. Значение по умолчанию — не использовать L1-нормализацию. Этот параметр не может использоваться, когда указан L2. Используйте этот параметр с осторожностью.
  • sgd.l2RegularizationAmount — Коэффициент регуляризации L2-нормы, который контролирует переобучение данных путем наказания больших коэффициентов. Это, как правило, приводит коэффициенты к небольшим ненулевым значениям. Если вы используете этот параметр, начните со значения, такого как 1.0E-08. Значение — число с плавающей точкой от 0 до MAX_DOUBLE. Значение по умолчанию — не использовать L2-нормализацию. Этот параметр не может использоваться, когда указан L1. Используйте этот параметр с осторожностью.

ключ -> (строка)

Тип строки.

значение -> (строка)

Тип строки.

InputDataLocationS3 -> (строка)

Расположение файла или каталога данных в Amazon Simple Storage Service (Amazon S3).

Algorithm -> (строка)

Алгоритм, используемый для обучения MLModel. Поддерживается следующий алгоритм:

  • SGD — Стохастический градиентный спуск. Цель SGD — минимизировать градиент функции потерь.

MLModelType -> (строка)

Идентифицирует категорию MLModel. Доступные типы:

  • REGRESSION — Возвращает числовой результат. Например, «Какая цена должна быть установлена для дома?»
  • BINARY — Возвращает один из двух возможных результатов. Например, «Это веб-сайт, подходящий для детей?»
  • MULTICLASS — Возвращает один из нескольких возможных результатов. Например, «Это торговля с высоким, низким или средним риском?»

ScoreThreshold -> (вещественное число)

ScoreThresholdLastUpdatedAt -> (метка времени)

Время последнего изменения ScoreThreshold. Время выражено в формате временной метки.

Message -> (строка)

Описание последних данных о доступе к MLModel.

ComputeTime -> (длинное целое число)

Тип целого числа с длинной длиной, представляющий 64-битное знаковое число.

FinishedAt -> (метка времени)

Метка времени, представленная в формате временной метки.

StartedAt -> (метка времени)

Метка времени, представленная в формате временной метки.

NextToken -> (строка)

Идентификатор следующей страницы в результатах постраничной выборки, указывающий на то, что следуют еще страницы.

© Copyright 2025, Amazon Web Services. Created using Sphinx.

END_OF_DOCUMENT_MARKER

Spec-Zone.ru

Настройки Оффлайн Что нового Помощь О нас
Spec-Zone .ru
спецификации, руководства, описания, API