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Exigences relatives aux jeux de données de prédiction par lots

Mode de mise au point
Exigences relatives aux jeux de données de prédiction par lots - Amazon SageMaker AI

Les traductions sont fournies par des outils de traduction automatique. En cas de conflit entre le contenu d'une traduction et celui de la version originale en anglais, la version anglaise prévaudra.

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Pour les prédictions par lots, assurez-vous que vos jeux de données répondent aux exigences décrites dans Création d'un jeu de données. Si votre ensemble de données est supérieur à 5 Go, Canvas utilise Amazon EMR Serverless pour traiter vos données et les diviser en lots plus petits. Une fois vos données divisées, Canvas utilise SageMaker AI Batch Transform pour établir des prédictions. Ces deux services peuvent vous facturer des frais après avoir effectué des prévisions par lots. Pour plus d'informations, consultez la section Tarification de Canvas.

Il se peut que vous ne puissiez pas faire de prédictions sur certains ensembles de données dont les schémas sont incompatibles. Le schéma est la structure organisationnelle. Pour un jeu de données tabulaire, le schéma correspond aux noms des colonnes et au type de données des colonnes. L'incompatibilité d'un schéma peut être due à l'une des raisons suivantes :

  • Le jeu de données que vous utilisez pour effectuer des prédictions comporte moins de colonnes que le jeu de données que vous utilisez pour créer le modèle.

  • Les types de données des colonnes que vous avez utilisées pour créer le jeu de données peuvent être différents des types de données du jeu de données que vous utilisez pour faire des prédictions.

  • Le jeu de données que vous utilisez pour faire des prédictions et le jeu de données que vous avez utilisé pour créer le modèle ont des noms de colonnes qui ne correspondent pas. Les noms des colonnes sont sensibles à la casse. Column1 est différent de column1.

Pour vous assurer que vous pouvez générer des prédictions par lots avec succès, faites correspondre le schéma de votre jeu de données de prédictions par lots au jeu de données que vous avez utilisé pour entraîner le modèle.

Note

Pour les prédictions par lots, si vous avez supprimé des colonnes lors de la création de votre modèle, Canvas ajoute les colonnes supprimées aux résultats de la prédiction. Toutefois, Canvas n'ajoute pas les colonnes retirées à vos prédictions par lots pour les modèles de séries temporelles.

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