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Gerenciar modelos de machine learning no Amazon Pinpoint

A página Modelos de machine learning no console do Amazon Pinpoint fornece um único local para visualizar, alterar e gerenciar as definições de configuração do Amazon Pinpoint de todos os modelos de machine learning (ML) conectados à sua conta do Amazon Pinpoint na Região atual da AWS. Usando essa página, você pode executar tarefas de gerenciamento, como visualizar, alterar e excluir definições de configuração de conexões com modelos de ML. Você também pode configurar o Amazon Pinpoint para conectar-se e usar dados de modelos de ML adicionais.

Para saber como adicionar e configurar uma conexão com um modelo, consulte Configurar um modelo de recomendação no Amazon Pinpoint.

Visualizar sua coleção de modelos

A página Modelos de machine learning exibe uma lista de todas as configurações criadas para habilitar o Amazon Pinpoint a conectar-se aos dados e usá-los em modelos de ML específicos à sua conta. Para navegar na lista com mais facilidade ou localizar configurações específicas rapidamente, você pode classificar e filtrar a lista, escolher quais colunas exibir e alterar outras configurações de exibição da lista.

Visualizar as configurações de um modelo

Usando a página Modelos de machine learning você pode encontrar e abrir rapidamente uma configuração específica para visualizar suas configurações e outras informações. Por exemplo, você pode visualizar uma lista dos atributos que o modelo fornece para uso em mensagens. Depois de abrir uma configuração para visualizar suas configurações, também é possível alterar as definições da configuração.

A página de configuração é aberta e exibe as definições atuais da configuração.

Alterar as configurações de um modelo

Antes de alterar as definições de configuração de um modelo de ML, é importante observar que o Amazon Pinpoint aplica automaticamente as alterações aos modelos de mensagem que usam o modelo de ML. (Aplica-se às alterações nas versões ativas e mais recentes do modelo.) Isso significa que suas alterações também afetam todas as mensagens que usam esses modelos e ainda não foram enviadas, como mensagens de campanha programadas para serem enviadas posteriormente.

Por esse motivo, suas alterações podem impedir que o Amazon Pinpoint envie mensagens que usam a configuração e que ainda não foram enviadas. Ou, suas alterações podem fazer com que essas mensagens sejam exibidas de maneiras inesperadas ou indesejadas. Isso depende das definições da configuração que você alterar. Também depende de como você projetou os modelos que usam o modelo.

Se você alterar as definições da configuração de um modelo de ML, também analise e faça as alterações apropriadas em todos os modelos que usam a configuração atual do modelo. Por exemplo, se você excluir um atributo, certifique-se de também remover ou substituir esse atributo em todos os modelos que usam o atributo. Além disso, faça essas alterações nas versões apropriadas de cada modelo de mensagem. Para obter mais informações, consulte Editar um modelo de mensagem.

Se não quiser aplicar as alterações aos modelos e mensagens existentes, crie uma cópia da configuração e salve a cópia com as alterações desejadas. Você pode usar essa cópia da configuração em novos modelos ou atualizar modelos existentes para usar a cópia da configuração.

Copiar um modelo

Para criar rapidamente uma nova configuração semelhante a uma configuração existente para um modelo de ML, você pode criar uma cópia da configuração. Depois, você pode alterar as definições da cópia da configuração, sem alterar a configuração original.

Excluir um modelo

Se você quiser remover completamente a configuração de um modelo de ML do Amazon Pinpoint, poderá excluir a configuração. Quando você exclui uma configuração, o Amazon Pinpoint exclui todas as definições da configuração e a configuração fica indisponível para uso em modelos de mensagem novos e existentes. Não é possível recuperar uma configuração depois de excluí-la.

Se você excluir uma configuração, o Amazon Pinpoint não excluirá nenhum recursos ou dados usados pela configuração e armazenados em outros serviços da AWS. Isso inclui soluções e campanhas do Amazon Personalize e quaisquer funções do AWS Lambda.