Amazon Redshift tidak akan lagi mendukung penggunaan Python UDF setelah 30 Juni 2026. Kami akan mulai menegakkannya secara bertahap. Untuk informasi lebih lanjut tentang detail opsi akhir masa pakai dan migrasi Python, lihat posting blog
Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.
TUNJUKKAN MODEL
Menampilkan informasi yang berguna tentang model pembelajaran mesin, termasuk statusnya, parameter yang digunakan untuk membuatnya dan fungsi prediksi dengan jenis argumen inputnya. Anda dapat menggunakan informasi dari SHOW MODEL untuk membuat ulang model. Jika tabel dasar telah berubah, menjalankan CREATE MODEL dengan pernyataan SQL yang sama menghasilkan model yang berbeda. Informasi yang dikembalikan oleh SHOW MODEL berbeda untuk pemilik model dan pengguna dengan hak istimewa EXECUTE. SHOW MODEL menunjukkan output yang berbeda ketika model dilatih dari Amazon Redshift atau ketika model adalah model BYOM.
Sintaksis
SHOW MODEL ( ALL |model_name)
Parameter
- SEMUA
-
Mengembalikan semua model yang dapat digunakan pengguna dan skema mereka.
- nama_model
-
Nama modul. Nama model dalam skema harus unik.
Catatan penggunaan
Perintah SHOW MODEL mengembalikan yang berikut:
-
Nama model.
-
Skema tempat model dibuat.
-
Pemilik model.
-
Waktu pembuatan model.
-
Status model, seperti READY, TRAINING, atau FAILED.
-
Pesan alasan untuk model yang gagal.
-
Kesalahan validasi jika model telah menyelesaikan pelatihan.
-
Perkiraan biaya yang diperlukan untuk mendapatkan model untuk pendekatan non-BYOM. Hanya pemilik model yang dapat melihat informasi ini.
-
Daftar parameter yang ditentukan pengguna dan nilainya, khususnya sebagai berikut:
-
Kolom TARGET yang ditentukan.
-
Jenis model, AUTO atau XGBoost.
-
Jenis masalah, seperti REGRESI, BINARY_CLASSIFICATION, MULTICLASS_CLASSIFICATION. Parameter ini khusus untuk AUTO.
-
Nama pekerjaan pelatihan Amazon SageMaker AI atau pekerjaan Amazon SageMaker AI Autopilot yang menciptakan model. Anda dapat menggunakan nama pekerjaan ini untuk menemukan informasi lebih lanjut tentang model di Amazon SageMaker AI.
-
Tujuannya, seperti MSE, F1, Akurasi. Parameter ini khusus untuk AUTO.
-
Nama fungsi yang dibuat.
-
Jenis inferensi, lokal atau jarak jauh.
-
Argumen input fungsi prediksi.
-
Jenis argumen input fungsi prediksi untuk model yang tidak membawa model Anda sendiri (BYOM).
-
Jenis pengembalian fungsi prediksi. Parameter ini khusus untuk BYOM.
-
Nama titik akhir Amazon SageMaker AI untuk model BYOM dengan inferensi jarak jauh.
-
Peran IAM. Hanya pemilik model yang dapat melihat ini.
-
Bucket S3 digunakan. Hanya pemilik model yang dapat melihat ini.
-
Kun AWS KMS cinya, jika ada yang disediakan. Hanya pemilik model yang dapat melihat ini.
-
Waktu maksimum yang dapat dijalankan model.
-
-
Jika tipe model bukan AUTO, maka Amazon Redshift juga menunjukkan daftar hyperparameter yang disediakan dan nilainya.
Anda juga dapat melihat beberapa informasi yang disediakan oleh SHOW MODEL di tabel katalog lain, seperti pg_proc. Amazon Redshift mengembalikan informasi tentang fungsi prediksi yang terdaftar di tabel katalog pg_proc. Informasi ini mencakup nama argumen input dan tipenya untuk fungsi prediksi. Amazon Redshift mengembalikan informasi yang sama dalam perintah SHOW MODEL.
SELECT * FROM pg_proc WHERE proname ILIKE '%<function_name>%';
Contoh
Contoh berikut menunjukkan output model show.
SHOW MODEL ALL; Schema Name | Model Name ------------+--------------- public | customer_churn
Pemilik customer_churn dapat melihat output berikut. Pengguna yang hanya memiliki hak istimewa EXECUTE tidak dapat melihat peran IAM, bucket Amazon S3, dan perkiraan biaya mode.
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