Spec-Zone.ru › AWS CLI v2

[ aws . sagemaker ]

описание-определения-задачи-качества-модели

Описание

Возвращает описание определения задачи качества модели.

См. также: Документация API AWS

Синтаксис

  describe-model-quality-job-definition
--job-definition-name <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

--job-definition-name (строка)

Имя задачи качества модели. Имя должно быть уникальным в данном регионе и аккаунте Amazon Web Services.

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

--generate-cli-skeleton (строка) Выводит JSON-скелет в стандартный вывод без отправки запроса API. Если предоставлено значение без значения или со значением input, выводится пример JSON-ввода, который можно использовать как аргумент для --cli-input-json. Аналогично, если предоставлено yaml-input, выводится пример ввода YAML, который можно использовать с --cli-input-yaml. Если предоставлено значение output, он проверяет входные данные команды и возвращает пример выходного JSON для этой команды. Сгенерированный JSON-скелет не является стабильным между версиями AWS CLI, и нет гарантий обратной совместимости в сгенерированном JSON-скелете.

Глобальные параметры

--debug (логическое значение)

Включить отладочную запись.

--endpoint-url (строка)

Переопределить стандартную URL-адрес команды на заданный.

--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 стандартное поведение проверки SSL-сертификатов.

--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 вывода команды.

  • json
  • текст
  • таблица
  • yaml
  • yaml-потоковый

--query (строка)

Запрос JMESPath для фильтрации данных ответа.

--profile (строка)

Использовать определённый профиль из файла параметров.

--region (строка)

Регион для использования. Переопределяет настройки конфигурации/среды.

--version (строка)

Отобразить версию этого инструмента.

--color (строка)

Включить/выключить цветной вывод.

  • вкл
  • выкл
  • авто

--no-sign-request (логическое значение)

Не подписывать запросы. Учетные данные не будут загружены, если этот параметр предоставлен.

--ca-bundle (строка)

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

--cli-read-timeout (целое число)

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

--cli-binary-format (строка)

Стиль форматирования, используемый для двоичных блоков. По умолчанию используется формат base64. Формат base64 ожидает, что двоичные блоки будут предоставлены как строка, закодированная в base64. Формат raw-in-base64-out сохраняет совместимость с поведением AWS CLI V1, и двоичные значения должны передаваться буквально. При предоставлении содержимого из файла, соответствующего двоичному блоку, fileb:// всегда будет обрабатываться как двоичный и использовать содержимое файла напрямую независимо от настройки cli-binary-format. При использовании file:// содержимое файла должно быть должным образом отформатировано для настроенного cli-binary-format.

  • base64
  • raw-in-base64-out

--no-cli-pager (логическое значение)

Отключить вывод с помощью средства отображения страниц cli.

--cli-auto-prompt (логическое значение)

Автоматически запрашивать входные данные cli.

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

Отключить автоматическое запроса входных данных cli.

Вывод

JobDefinitionArn -> (строка)

Идентификатор ресурса Amazon (ARN) задания качества модели.

JobDefinitionName -> (строка)

Имя определения задания качества. Имя должно быть уникальным в регионе Amazon Web Services в вашей учетной записи Amazon Web Services.

CreationTime -> (отметка времени)

Время создания задания качества модели.

ModelQualityBaselineConfig -> (структура)

Настройка базовой линии для задания качества модели.

BaseliningJobName -> (строка)

Имя задания, выполняющего базовые настройки для задания мониторинга.

ConstraintsResource -> (структура)

Ресурс ограничений для задания мониторинга.

S3Uri -> (строка)

Amazon S3 URI для ресурса ограничений.

ModelQualityAppSpecification -> (структура)

Настройка задания качества модели для запуска указанного Docker контейнерного образа.

ImageUri -> (строка)

Адрес контейнерного образа, в котором запускается задание мониторинга.

ContainerEntrypoint -> (список)

Указывает точку входа для контейнера, в котором запускается задание мониторинга.

(строка)

ContainerArguments -> (список)

Массив аргументов для контейнера, используемого для запуска задания мониторинга.

(строка)

RecordPreprocessorSourceUri -> (строка)

Amazon S3 URI для скрипта, вызываемого для каждой строки перед запуском анализа. Он может декодировать содержимое в формате base64 и преобразовать его в плоский JSON, чтобы встроенный контейнер мог использовать преобразованные данные. Применимо только для встроенных (первичных) контейнеров.

PostAnalyticsProcessorSourceUri -> (строка)

Amazon S3 URI для скрипта, вызываемого после выполнения анализа. Применимо только для встроенных (первичных) контейнеров.

ProblemType -> (строка)

Тип задачи машинного обучения модели, которую отслеживает задание мониторинга.

Environment -> (отображение)

Устанавливает переменные окружения в контейнере, в котором запускается задание мониторинга.

ключ -> (строка)

значение -> (строка)

ModelQualityJobInput -> (структура)

Входные данные для задания качества модели.

EndpointInput -> (структура)

Объект ввода для конечной точки

EndpointName -> (строка)

Конечная точка в учетной записи клиента, у которой включен DataCaptureConfig.

LocalPath -> (строка)

Путь к файловой системе, где данные конечной точки доступны контейнеру.

S3InputMode -> (строка)

Способ использования Pipe или File в качестве режима ввода для передачи данных для задания мониторинга. Режим Pipe рекомендуется для больших наборов данных. Режим File полезен для небольших файлов, которые помещаются в память. По умолчанию используется File.

S3DataDistributionType -> (строка)

Способ распределения входных данных в Amazon S3: полная репликация или фрагментация по ключу Amazon S3. По умолчанию используется FullyReplicated.

FeaturesAttribute -> (строка)

Атрибуты входных данных, являющиеся входными признаками.

InferenceAttribute -> (строка)

Атрибут входных данных, представляющий целевое значение.

ProbabilityAttribute -> (строка)

В задаче классификации атрибут, представляющий вероятность класса.

ProbabilityThresholdAttribute -> (двойное)

Порог вероятности класса, чтобы рассматривать результат как положительный.

StartTimeOffset -> (строка)

При указании задания мониторинга вычитает это время из начального времени. Дополнительная информация о использовании смещений для планирования заданий мониторинга качества модели см. в разделе Планирование заданий мониторинга качества модели.

EndTimeOffset -> (строка)

При указании задания мониторинга вычитает это время из конечного времени. Дополнительная информация о использовании смещений для планирования заданий мониторинга качества модели см. в разделе Планирование заданий мониторинга качества модели.

ExcludeFeaturesAttribute -> (строка)

Атрибуты входных данных, которые нужно исключить из анализа.

BatchTransformInput -> (структура)

Объект ввода для задания пакетного преобразования.

DataCapturedDestinationS3Uri -> (строка)

Расположение Amazon S3 для захвата данных.

DatasetFormat -> (структура)

Формат набора данных для вашего задания пакетного преобразования.

Csv -> (структура)

Набор данных CSV, используемый в задании мониторинга.

Header -> (булево)

Указывает, содержит ли данные CSV заголовок.

Json -> (структура)

Набор данных JSON, используемый в задании мониторинга.

Line -> (булево)

Указывает, следует ли читать файл как объект JSON на строку.

Parquet -> (структура)

Набор данных Parquet, используемый в задании мониторинга

LocalPath -> (строка)

Путь к файловой системе, где данные пакетного преобразования доступны контейнеру.

S3InputMode -> (строка)

Способ использования Pipe или File в качестве режима ввода для передачи данных для задания мониторинга. Режим Pipe рекомендуется для больших наборов данных. Режим File полезен для небольших файлов, которые помещаются в память. По умолчанию используется File.

S3DataDistributionType -> (строка)

Способ распределения входных данных в Amazon S3: полная репликация или фрагментация по ключу S3. По умолчанию используется FullyReplicated.

FeaturesAttribute -> (строка)

Атрибуты входных данных, являющиеся входными признаками.

InferenceAttribute -> (строка)

Атрибут входных данных, представляющий целевое значение.

ProbabilityAttribute -> (строка)

В задаче классификации атрибут, представляющий вероятность класса.

ProbabilityThresholdAttribute -> (двойное)

Порог вероятности класса, чтобы рассматривать результат как положительный.

StartTimeOffset -> (строка)

При указании задания мониторинга вычитает это время из начального времени. Дополнительная информация о использовании смещений для планирования заданий мониторинга качества модели см. в разделе Планирование заданий мониторинга качества модели.

EndTimeOffset -> (строка)

При указании задания мониторинга вычитает это время из конечного времени. Дополнительная информация о использовании смещений для планирования заданий мониторинга качества модели см. в разделе Планирование заданий мониторинга качества модели.

ExcludeFeaturesAttribute -> (строка)

Атрибуты входных данных, которые нужно исключить из анализа.

GroundTruthS3Input -> (структура)

Целевое значение, предоставляемое для модели.

S3Uri -> (строка)

Адрес расположения Amazon S3 целевых значений.

ModelQualityJobOutputConfig -> (структура)

Настройка вывода для заданий мониторинга.

MonitoringOutputs -> (список)

Выходные данные мониторинга для заданий мониторинга. Здесь загружаются результаты периодических заданий мониторинга.

(структура)

Объект вывода для задания мониторинга.

S3Output -> (структура)

Расположение Amazon S3, в котором сохраняются результаты задания мониторинга.

S3Uri -> (строка)

URI, идентифицирующий расположение Amazon S3, где Amazon SageMaker AI сохраняет результаты задания мониторинга.

LocalPath -> (строка)

Локальный путь к расположению Amazon S3, в котором Amazon SageMaker AI сохраняет результаты задания мониторинга. LocalPath — это абсолютный путь к выходным данным.

S3UploadMode -> (строка)

Непрерывная загрузка результатов задания мониторинга или после завершения задания.

KmsKeyId -> (строка)

Ключ управления ключами (KMS), который Amazon SageMaker AI использует для шифрования артефактов модели в состоянии покоя с помощью шифрования на стороне сервера Amazon S3.

JobResources -> (структура)

Идентифицирует ресурсы для развертывания задания мониторинга.

ClusterConfig -> (структура)

Настройка ресурсов кластера, используемых для выполнения задания обработки.

InstanceCount -> (целое число)

Количество вычислительных экземпляров ML, используемых в задании мониторинга модели. Для заданий распределенной обработки укажите значение больше 1. Значение по умолчанию — 1.

InstanceType -> (строка)

Тип вычислительного экземпляра ML для задания обработки.

VolumeSizeInGB -> (целое число)

Размер виртуального хранилища ML в гигабайтах, которое необходимо зарезервировать. Необходимо указать достаточное хранилище ML для вашей задачи.

VolumeKmsKeyId -> (строка)

Ключ управления ключами (KMS), который Amazon SageMaker AI использует для шифрования данных на хранилище, подключенном к вычислительному экземпляру ML, на котором выполняется задание мониторинга модели.

NetworkConfig -> (структура)

Параметры сети для задания качества модели.

EnableInterContainerTrafficEncryption -> (булево)

Зашифровать ли все сообщения между экземплярами, используемыми для заданий мониторинга. Выберите True, чтобы зашифровать сообщения. Шифрование повышает безопасность распределенных заданий, но обработка может занять больше времени.

EnableNetworkIsolation -> (булево)

Разрешить ли входящие и исходящие сетевые вызовы контейнерам, используемым для задания мониторинга.

VpcConfig -> (структура)

Указывает виртуальную частную сеть Amazon (VPC), к которой имеют доступ ваши задания SageMaker, размещенные модели и вычислительные ресурсы. Вы можете контролировать доступ к ресурсам, настраивая VPC. Дополнительная информация в разделе Предоставление SageMaker доступа к ресурсам в вашей Amazon VPC.

SecurityGroupIds -> (список)

Идентификаторы групп безопасности VPC в формате sg-xxxxxxxx. Укажите группы безопасности для VPC, указанной в поле Subnets.

(строка)

Subnets -> (список)

Идентификатор подсетей в VPC, к которым вы хотите подключить задание обучения или модель. Дополнительная информация о доступности определенных типов экземпляров см. в разделе Поддерживаемые типы экземпляров и доступные зоны.

(строка)

RoleArn -> (строка)

Идентификатор ресурса Amazon (ARN) роли IAM, которую Amazon SageMaker AI может использовать для выполнения задач от вашего имени.

StoppingCondition -> (структура)

Ограничение по времени, в течение которого разрешается выполнять задание мониторинга, прежде чем остановить его.

MaxRuntimeInSeconds -> (целое число)

Максимальное время выполнения в секундах.

Примечание

MaxRuntimeInSeconds не может превышать частоту задания. Для качества данных и объяснения модели это может составлять до 3600 секунд для ежечасового графика. Для моделей смещения и моделей качества для ежечасовых графиков это может составлять до 1800 секунд.

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

Spec-Zone.ru

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