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Exemplos de Amazon ML usando ferramentas para PowerShell
Os exemplos de código a seguir mostram como realizar ações e implementar cenários comuns usando o AWS Tools for PowerShell com o Amazon ML.
Ações são trechos de código de programas maiores e devem ser executadas em contexto. Embora as ações mostrem como chamar funções de serviço individuais, é possível ver as ações no contexto em seus cenários relacionados.
Cada exemplo inclui um link para o código-fonte completo, onde você pode encontrar instruções sobre como configurar e executar o código no contexto.
Tópicos
Ações
O código de exemplo a seguir mostra como usar Get-MLBatchPrediction.
- Ferramentas para PowerShell
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Exemplo 1: retorna os metadados detalhados para uma previsão em lote com ID de identificação.
Get-MLBatchPrediction -BatchPredictionId ID-
Para API obter detalhes, consulte GetBatchPredictionem Referência de AWS Tools for PowerShell cmdlet.
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O código de exemplo a seguir mostra como usar Get-MLBatchPredictionList.
- Ferramentas para PowerShell
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Exemplo 1: retorna uma lista de todos BatchPredictions os registros de dados associados que correspondem ao critério de pesquisa fornecido na solicitação.
Get-MLBatchPredictionListExemplo 2: Retorna uma lista de todos BatchPredictions com um status deCOMPLETED.
Get-MLBatchPredictionList -FilterVariable Status -EQ COMPLETED-
Para API obter detalhes, consulte DescribeBatchPredictionsem Referência de AWS Tools for PowerShell cmdlet.
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O código de exemplo a seguir mostra como usar Get-MLDataSource.
- Ferramentas para PowerShell
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Exemplo 1: retorna os metadados, o status e as informações do arquivo de dados de a DataSource com o ID de identificação
Get-MLDataSource -DataSourceId ID-
Para API obter detalhes, consulte GetDataSourceem Referência de AWS Tools for PowerShell cmdlet.
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O código de exemplo a seguir mostra como usar Get-MLDataSourceList.
- Ferramentas para PowerShell
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Exemplo 1: Retorna uma lista de todos DataSources e seus registros de dados associados.
Get-MLDataSourceListExemplo 2: Retorna uma lista de todos DataSources com um status deCOMPLETED.
Get-MLDataDourceList -FilterVariable Status -EQ COMPLETED-
Para API obter detalhes, consulte DescribeDataSourcesem Referência de AWS Tools for PowerShell cmdlet.
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O código de exemplo a seguir mostra como usar Get-MLEvaluation.
- Ferramentas para PowerShell
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Exemplo 1: retorna metadados e status para uma avaliação com ID de identificação.
Get-MLEvaluation -EvaluationId ID-
Para API obter detalhes, consulte GetEvaluationem Referência de AWS Tools for PowerShell cmdlet.
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O código de exemplo a seguir mostra como usar Get-MLEvaluationList.
- Ferramentas para PowerShell
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Exemplo 1: Retorna uma lista de todos os recursos de avaliação
Get-MLEvaluationListExemplo 2: Retorna uma lista de todas as avaliações com um status de. COMPLETED
Get-MLEvaluationList -FilterVariable Status -EQ COMPLETED-
Para API obter detalhes, consulte DescribeEvaluationsem Referência de AWS Tools for PowerShell cmdlet.
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O código de exemplo a seguir mostra como usar Get-MLModel.
- Ferramentas para PowerShell
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Exemplo 1: retorna os metadados detalhados, o status, o esquema e as informações do arquivo de dados de um MLModel com ID.
Get-MLModel -ModelId ID-
Para API obter detalhes, consulte G etMLModel em AWS Tools for PowerShell Cmdlet Reference.
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O código de exemplo a seguir mostra como usar Get-MLModelList.
- Ferramentas para PowerShell
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Exemplo 1: Retorna uma lista de todos os modelos e seus registros de dados associados.
Get-MLModelListExemplo 2: Retorna uma lista de todos os modelos com um status deCOMPLETED.
Get-MLModelList -FilterVariable Status -EQ COMPLETED-
Para API obter detalhes, consulte D escribeMLModels em AWS Tools for PowerShell Cmdlet Reference.
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O código de exemplo a seguir mostra como usar Get-MLPrediction.
- Ferramentas para PowerShell
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Exemplo 1: Envie um registro para o endpoint URL de previsão em tempo real do modelo com ID ID.
Get-MLPrediction -ModelId ID -PredictEndpoint URL -Record @{"A" = "B"; "C" = "D";}-
Para API obter detalhes, consulte Predict in AWS Tools for PowerShell Cmdlet Reference.
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O código de exemplo a seguir mostra como usar New-MLBatchPrediction.
- Ferramentas para PowerShell
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Exemplo 1: Crie uma nova solicitação de previsão de lote para o modelo com ID de identificação e coloque a saída no local especificado do S3.
New-MLBatchPrediction -ModelId ID -Name NAME -OutputURI s3://...-
Para API obter detalhes, consulte CreateBatchPredictionem Referência de AWS Tools for PowerShell cmdlet.
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O código de exemplo a seguir mostra como usar New-MLDataSourceFromS3.
- Ferramentas para PowerShell
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Exemplo 1: Crie uma fonte de dados com dados de um local do S3, com um nome NAME e um esquema de. SCHEMA
New-MLDataSourceFromS3 -Name NAME -ComputeStatistics $true -DataSpec_DataLocationS3 "s3://BUCKET/KEY" -DataSchema SCHEMA-
Para API obter detalhes, consulte CreateDataSourceFromS3 em Referência de AWS Tools for PowerShell cmdlet.
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O código de exemplo a seguir mostra como usar New-MLEvaluation.
- Ferramentas para PowerShell
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Exemplo 1: criar uma avaliação para um determinado ID de fonte de dados e ID de modelo
New-MLEvaluation -Name NAME -DataSourceId DSID -ModelId MID-
Para API obter detalhes, consulte CreateEvaluationem Referência de AWS Tools for PowerShell cmdlet.
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O código de exemplo a seguir mostra como usar New-MLModel.
- Ferramentas para PowerShell
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Exemplo 1: Crie um novo modelo com dados de treinamento.
New-MLModel -Name NAME -ModelType BINARY -Parameter @{...} -TrainingDataSourceId ID-
Para API obter detalhes, consulte C reateMLModel em AWS Tools for PowerShell Cmdlet Reference.
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O código de exemplo a seguir mostra como usar New-MLRealtimeEndpoint.
- Ferramentas para PowerShell
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Exemplo 1: Crie um novo endpoint de previsão em tempo real para o ID do modelo fornecido.
New-MLRealtimeEndpoint -ModelId ID-
Para API obter detalhes, consulte CreateRealtimeEndpointem Referência de AWS Tools for PowerShell cmdlet.
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