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Zeigt nützliche Informationen über ein Machine-Learning-Modell an, einschließlich dessen Status, die Parameter, die zum Erstellen verwendet werden, und die Vorhersagefunktion mit seinen Eingabeargumenttypen. Sie können die Informationen aus SHOW MODEL verwenden, um das Modell neu zu erstellen. Wenn Basistabellen geändert wurden, führt das Ausführen von CREATE MODEL mit derselben SQL-Anweisung zu einem anderen Modell. Die von SHOW MODEL zurückgegebenen Informationen unterscheiden sich für den Modellbesitzer und für einen Benutzer mit der Berechtigung EXECUTE. SHOW MODELL zeigt unterschiedliche Ausgaben an, wenn ein Modell von Amazon Redshift trainiert wird oder wenn es sich um ein BYOM-Modell handelt.
Syntax
SHOW MODEL ( ALL |model_name)
Parameter
- ALL
-
Gibt alle Modelle zurück, die der Benutzer verwenden kann, und ihre Schemata.
- model_name
-
Der Name des Modells Der Modellname in einem Schema muss eindeutig sein.
Nutzungshinweise
Der Befehl SHOW MODEL erzeugt die folgende Ausgabe.
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Der Modellname.
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Das Schema, in dem das Modell erstellt wurde.
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Der Besitzer des Modells.
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Zeitpunkt der Erstellung des Modells.
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Der Status des Modells, z. B. READY, TRAINING oder FAILED.
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Der Grund für den Fehlschlag eines Modells.
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Der Validierungsfehler, wenn das Modell das Training abgeschlossen hat.
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Die geschätzten Kosten, die erforderlich sind, um das Modell für einen Nicht-BYOM-Ansatz abzuleiten. Nur der Besitzer des Modells kann diese Informationen anzeigen.
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Eine Liste der benutzerdefinierten Parameter und deren Werte, insbesondere die folgenden:
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Die angegebene TARGET-Spalte.
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Der Modelltyp, AUTO oder XGBoost.
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Der Problemtyp, z. B. REGRESSION, BINARY_CLASSIFICATION, MULTICLASS_CLASSIFICATION. Dieser Parameter ist spezifisch für AUTO.
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Der Name des Amazon SageMaker AI-Trainingsjobs oder des Amazon SageMaker AI Autopilot-Jobs, mit dem das Modell erstellt wurde. Sie können diesen Jobnamen verwenden, um weitere Informationen über das Modell auf Amazon SageMaker AI zu finden.
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Das Ziel, wie MSE, F1, Genauigkeit. Dieser Parameter ist spezifisch für AUTO.
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Der Name der erstellten Funktion.
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Die Art der Inferenz, lokal oder remote.
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Die Eingabeargumente der Vorhersagefunktion.
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Die Eingabeargumenttypen der Vorhersagefunktion für Modelle, die nicht BYOM sind.
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Der Rückgabewert der Vorhersagefunktion. Dieser Parameter ist spezifisch für BYOM.
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Der Name des Amazon SageMaker AI-Endpunkts für ein BYOM-Modell mit Remote-Inferenz.
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Die IAM-Rolle. Kann nur der Besitzer des Modells sehen.
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Der Name des S3 Buckets. Kann nur der Besitzer des Modells sehen.
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Der AWS KMS Schlüssel, falls einer angegeben wurde. Kann nur der Besitzer des Modells sehen.
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Die maximale Ausführungsdauer des Modells.
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Wenn der Modelltyp nicht AUTO ist, zeigt Amazon Redshift auch die Liste der bereitgestellten Hyperparameter und deren Werte an.
Sie können auch einige der von SHOW MODEL bereitgestellten Informationen in anderen Katalogtabellen wie pg_proc anzeigen. Amazon Redshift gibt Informationen über die Vorhersagefunktion zurück, die in der Katalogtabelle pg_proc registriert ist. Zu diesen Informationen gehören die Namen der Eingabeargumente und deren Typen für die Vorhersagefunktion. Amazon Redshift liefert dieselben Informationen mit dem Befehl SHOW MODEL.
SELECT * FROM pg_proc WHERE proname ILIKE '%<function_name>%';Beispiele
Das folgende Beispiel zeigt die Ausgabe für SHOW MODEL.
SHOW MODEL ALL;
Schema Name | Model Name
------------+---------------
public | customer_churnDer Besitzer von customer_churn kann die folgende Ausgabe sehen. Ein Benutzer, der nur die Berechtigung EXECUTE hat, kann die IAM-Rolle, den Amazon-S3-Bucket und die geschätzten Kosten des Modells nicht sehen.
SHOW MODEL customer_churn;
Key | Value
---------------------------+-----------------------------------
Model Name | customer_churn
Schema Name | public
Owner | 'owner'
Creation Time | Sat, 15.01.2000 14:45:20
Model State | READY
validation:F1 | 0.855
Estimated Cost | 5.7
|
TRAINING DATA: |
Table | customer_data
Target Column | CHURN
|
PARAMETERS: |
Model Type | auto
Problem Type | binary_classification
Objective | f1
Function Name | predict_churn
Function Parameters | age zip average_daily_spend average_daily_cases
Function Parameter Types | int int float float
IAM Role | 'iam_role'
KMS Key | 'kms_key'
Max Runtime | 36000