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.
STV_ML_MODEL_INFO
Nyatakan informasi tentang keadaan model pembelajaran mesin saat ini.
STV_ML_MODEL_INFO terlihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem.
Kolom tabel
| Nama kolom | Jenis data | Deskripsi |
|---|---|---|
| schema_name | karakter (128) | Namespace dari model. |
| user_name | karakter (128) | Pemilik model. |
| nama_model | karakter (128) | Nama modul. |
| siklus hidup | arang (20) | Status siklus hidup model. |
| dapat diperbaharui | integer | Status model apakah dapat disegarkan jika tabel dan kolom asli dalam kueri pelatihan masih ada dan pengguna masih memiliki izin untuk mereka. Nilai yang mungkin adalah: 1 (dapat disegarkan) dan 0 (tidak dapat disegarkan). |
| model_status | karakter (128) | Keadaan model saat ini. |
Contoh kueri
Kueri berikut menampilkan keadaan model pembelajaran mesin saat ini.
SELECT schema_name, model_name, model_state FROM stv_ml_model_info; schema_name | model_name | model_state -------------+------------------------------+-------------------------------------- public | customer_churn_auto_model | Train Model On SageMaker In Progress public | customer_churn_xgboost_model | Model is Ready (2 row)
