Gerenciamento de dependências de operações assíncronas

As operações em lote do Amazon ML dependem de outras operações para serem concluídas com êxito. Para gerenciar essas dependências, o Amazon ML identifica solicitações que têm dependências e verifica se as operações foram concluídas. Se as operações não tiverem sido concluídas, o Amazon ML deixa as solicitações iniciais de lado até que as operações das quais dependem tenham sido concluídas.

Há algumas dependências entre as operações em lote. Por exemplo, para que você possa criar um modelo de ML, deve criar uma fonte de dados para treinar o modelo de ML. O Amazon ML não poderá treinar um modelo de ML se não houver uma fonte de dados disponível.

No entanto, o Amazon ML é compatível com o gerenciamento de dependências para operações assíncronas. Por exemplo, você não precisa aguardar até que as estatísticas de dados sejam calculadas para enviar uma solicitação para treinar um modelo de ML na fonte de dados. Em vez disso, assim que a fonte de dados é criada, você pode enviar uma solicitação para treinar um modelo de ML usando a fonte de dados. O Amazon ML não começa efetivamente a operação de treinamento enquanto as estatísticas da fonte de dados não são calculadas. A createMLModel solicitação é colocada em uma fila até que as estatísticas tenham sido computadas; uma vez feito isso, o Amazon ML imediatamente tentará executar a createMLModel operação. Da mesma forma, você pode enviar solicitações de previsão em lote e avaliação para os modelos de ML que não tenham concluído o treinamento.

A tabela a seguir mostra os requisitos para prosseguir com diferentes ações do AmazonML