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Para predições em lote, certifique-se de que seus conjuntos de dados atendam aos requisitos descritos em Criar um conjunto de dados. Se seu conjunto de dados for maior que 5 GB, o Canvas usa o Amazon EMR Sem Servidor para processar seus dados e dividi-los em lotes menores. Depois que seus dados forem divididos, o Canvas usa o SageMaker AI Batch Transform para fazer previsões. Você pode ver cobranças desses dois serviços depois de executar predições em lote. Para mais informações, consulte Preços do Canvas
Talvez você não consiga fazer predições em alguns conjuntos de dados porque eles têm esquemas incompatíveis. Um esquema é uma estrutura organizacional. Para um conjunto de dados tabulares, o esquema envolve os nomes das colunas e o tipo de dados dos dados nas colunas. Um esquema incompatível pode ocorrer por um dos seguintes motivos:
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O conjunto de dados que você está usando para fazer predições tem menos colunas do que o conjunto de dados que você está usando para criar o modelo.
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Os tipos de dados nas colunas que você usou para criar o conjunto de dados podem ser diferentes dos tipos de dados no conjunto de dados que você está usando para fazer predições.
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O conjunto de dados que você está usando para fazer predições e o conjunto de dados que você usou para compilar o modelo têm nomes de colunas que não coincidem. Os nomes das colunas diferenciam letras maiúsculas.
Column1não é o mesmo quecolumn1.
Para garantir que você possa gerar predições em lote com êxito, combine o esquema do seu conjunto de dados de predições em lote com o conjunto de dados que você usou para treinar o modelo.
nota
Para predições em lote, se você eliminou alguma coluna ao ao compilar seu modelo, o Canvas adiciona as colunas eliminadas de volta aos resultados da predição. No entanto, o Canvas não adicionará as colunas eliminadas às suas predições em lote para modelos de séries temporais.
