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Ejemplos de Amazon ML con herramientas para PowerShell
Los siguientes ejemplos de código muestran cómo realizar acciones e implementar escenarios comunes Herramientas de AWS para PowerShell mediante Amazon ML.
Las acciones son extractos de código de programas más grandes y deben ejecutarse en contexto. Mientras las acciones muestran cómo llamar a las distintas funciones de servicio, es posible ver las acciones en contexto en los escenarios relacionados.
En cada ejemplo se incluye un enlace al código de origen completo, con instrucciones de configuración y ejecución del código en el contexto.
Temas
Acciones
En el siguiente ejemplo de código, se muestra cómo utilizar Get-MLBatchPrediction.
- Herramientas para PowerShell
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Ejemplo 1: Devuelve los metadatos detallados de una predicción de lote con un identificador.
Get-MLBatchPrediction -BatchPredictionId ID-
Para obtener más información sobre la API, consulte GetBatchPredictionla referencia de Herramientas de AWS para PowerShell cmdlets.
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En el siguiente ejemplo de código, se muestra cómo utilizar Get-MLBatchPredictionList.
- Herramientas para PowerShell
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Ejemplo 1: devuelve una lista de todos los registros de datos BatchPredictions y sus registros de datos asociados que coinciden con el criterio de búsqueda indicado en la solicitud.
Get-MLBatchPredictionListEjemplo 2: devuelve una lista de todos BatchPredictions con el estado COMPLETADO.
Get-MLBatchPredictionList -FilterVariable Status -EQ COMPLETED-
Para obtener información sobre la API, consulte DescribeBatchPredictionsla referencia del Herramientas de AWS para PowerShell cmdlet.
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En el siguiente ejemplo de código, se muestra cómo utilizar Get-MLDataSource.
- Herramientas para PowerShell
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Ejemplo 1: Devuelve los metadatos, el estado y la información del archivo de datos de un DataSource con el ID de identificación
Get-MLDataSource -DataSourceId ID-
Para obtener más información sobre la API, consulte GetDataSourcela referencia del Herramientas de AWS para PowerShell cmdlet.
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En el siguiente ejemplo de código, se muestra cómo utilizar Get-MLDataSourceList.
- Herramientas para PowerShell
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Ejemplo 1: devuelve una lista de todos los registros de datos DataSources y sus registros de datos asociados.
Get-MLDataSourceListEjemplo 2: Devuelve una lista de todos DataSources con el estado COMPLETADO.
Get-MLDataDourceList -FilterVariable Status -EQ COMPLETED-
Para obtener información sobre la API, consulte DescribeDataSourcesla referencia del Herramientas de AWS para PowerShell cmdlet.
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En el siguiente ejemplo de código, se muestra cómo utilizar Get-MLEvaluation.
- Herramientas para PowerShell
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Ejemplo 1: Devuelve los metadatos y el estado de una evaluación con un identificador.
Get-MLEvaluation -EvaluationId ID-
Para obtener más información sobre la API, consulte GetEvaluationla referencia del Herramientas de AWS para PowerShell cmdlet.
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En el siguiente ejemplo de código, se muestra cómo utilizar Get-MLEvaluationList.
- Herramientas para PowerShell
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Ejemplo 1: Devuelve una lista de todos los recursos de evaluación
Get-MLEvaluationListEjemplo 2: Devuelve una lista de todas las evaluaciones con el estado COMPLETADAS.
Get-MLEvaluationList -FilterVariable Status -EQ COMPLETED-
Para obtener más información sobre la API, consulte la referencia de DescribeEvaluations Herramientas de AWS para PowerShellcmdlets.
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En el siguiente ejemplo de código, se muestra cómo utilizar Get-MLModel.
- Herramientas para PowerShell
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Ejemplo 1: Devuelve la información detallada de los metadatos, el estado, el esquema y el archivo de datos de un archivo MLModel con ID.
Get-MLModel -ModelId ID-
Para obtener información sobre la API, consulta la referencia del Herramientas de AWS para PowerShell cmdlet Get MLModel in.
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En el siguiente ejemplo de código, se muestra cómo utilizar Get-MLModelList.
- Herramientas para PowerShell
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Ejemplo 1: Devuelve una lista de todos los modelos y sus registros de datos asociados.
Get-MLModelListEjemplo 2: Devuelve una lista de todos los modelos con el estado COMPLETADO.
Get-MLModelList -FilterVariable Status -EQ COMPLETED-
Para obtener más información sobre la API, consulte Describir MLModels en la referencia del Herramientas de AWS para PowerShell cmdlet.
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En el siguiente ejemplo de código, se muestra cómo utilizar Get-MLPrediction.
- Herramientas para PowerShell
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Ejemplo 1: envíe un registro a la URL del punto final de predicción en tiempo real del modelo con un ID de identificación.
Get-MLPrediction -ModelId ID -PredictEndpoint URL -Record @{"A" = "B"; "C" = "D";}-
Para obtener más información sobre la API, consulte Predict in Herramientas de AWS para PowerShell Cmdlet Reference.
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En el siguiente ejemplo de código, se muestra cómo utilizar New-MLBatchPrediction.
- Herramientas para PowerShell
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Ejemplo 1: Cree una nueva solicitud de predicción de lotes para el modelo con un identificador y coloque la salida en la ubicación S3 especificada.
New-MLBatchPrediction -ModelId ID -Name NAME -OutputURI s3://...-
Para obtener más información sobre la API, consulte CreateBatchPredictionla referencia del Herramientas de AWS para PowerShell cmdlet.
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En el siguiente ejemplo de código, se muestra cómo utilizar New-MLDataSourceFromS3.
- Herramientas para PowerShell
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Ejemplo 1: Cree una fuente de datos con datos para una ubicación de S3, con el nombre NAME y un esquema de SCHEMA.
New-MLDataSourceFromS3 -Name NAME -ComputeStatistics $true -DataSpec_DataLocationS3 "s3://BUCKET/KEY" -DataSchema SCHEMA-
Para obtener más información sobre la API, consulte CreateDataSourceFromS3 en la referencia de Herramientas de AWS para PowerShell cmdlets.
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En el siguiente ejemplo de código, se muestra cómo utilizar New-MLEvaluation.
- Herramientas para PowerShell
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Ejemplo 1: Crear una evaluación para un identificador de fuente de datos y un identificador de modelo determinados
New-MLEvaluation -Name NAME -DataSourceId DSID -ModelId MID-
Para obtener más información sobre la API, consulte CreateEvaluationla referencia de Herramientas de AWS para PowerShell cmdlets.
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En el siguiente ejemplo de código, se muestra cómo utilizar New-MLModel.
- Herramientas para PowerShell
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Ejemplo 1: Crear un nuevo modelo con datos de entrenamiento.
New-MLModel -Name NAME -ModelType BINARY -Parameter @{...} -TrainingDataSourceId ID-
Para obtener información sobre la API, consulte Create MLModel in Herramientas de AWS para PowerShell Cmdlet Reference.
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En el siguiente ejemplo de código, se muestra cómo utilizar New-MLRealtimeEndpoint.
- Herramientas para PowerShell
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Ejemplo 1: Cree un nuevo punto final de predicción en tiempo real para el identificador del modelo dado.
New-MLRealtimeEndpoint -ModelId ID-
Para obtener más información sobre la API, consulte la referencia CreateRealtimeEndpointdel Herramientas de AWS para PowerShell cmdlet.
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