我們不再更新 Amazon Machine Learning 服務或接受新使用者。本文件可供現有使用者使用，但我們不再更新。如需詳細資訊，請參閱[什麼是 Amazon Machine Learning](https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/dg/what-is-amazon-machine-learning.html)。
本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。
# 列出物件
如需有關 Amazon Machine Learning (Amazon ML) 資料來源、ML 模型、評估和批次預測的深入資訊，請列出這些資訊。對於每個物件，您會看到其名稱、類型、ID、狀態碼和建立時間。您也可以查看特定物件類型的專屬詳細資訊。例如，您可以查看資料來源的資料深入分析。
## 列出物件 (主控台)
若要查看您建立的最後 1，000 個物件清單，請在 Amazon ML 主控台中開啟**物件**儀表板。若要顯示**物件**儀表板，請登入 Amazon ML 主控台。
![\[Objects dashboard showing a list of completed evaluations, ML models, and datasources.\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/machine-learning/latest/dg/images/image58b.png)
若要查看物件的詳細資訊，包括物件類型專屬的詳細資訊，選擇物件的名稱或 ID。例如，若要查看資料來源的 **Data insights (資料深入分析)**，請選擇資料來源名稱。
**Objects (物件)** 儀表板中的欄會顯示每個物件的下列資訊。
**名稱**
物件的名稱。
**類型**
物件的類型。有效值包括 **Datasource (資料來源)**、**ML model (機器學習模型)**、**Evaluation (評估)** 和 **Batch prediction (批次預測)**。
若要查看模型是否設定為支援即時預測，請選擇名稱或模型 ID，前往 **ML model summary (機器學習模型摘要)** 頁面。
**ID**
物件的 ID。
**狀態**
物件的狀態。值包括 **Pending (待定)**、**In Progress (進行中)**、**Completed (已完成)** 和 **Failed (失敗)**。如果狀態為 **Failed (失敗)**，請檢查您的資料後再重試。
**建立時間**
Amazon ML 完成建立此物件的日期和時間。
**完成時間**
Amazon ML 建立此物件所需的時間長度。您可以使用模型的完成時間來預估新模型的訓練時間。
**資料來源 ID**
對於使用資料來源建立的物件，例如模型和評估，這是資料來源的 ID。如果刪除資料來源，您再也無法使用以該資料來源建立的 ML 模型來建立預測。
選擇欄標頭旁的雙三角形圖示，即可依據任何欄排序。
## 列出物件 (API)
在 [Amazon ML API](https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/APIReference/) 中，您可以使用下列操作，依類型列出物件：
+ `DescribeDataSources`
+ `DescribeMLModels`
+ `DescribeEvaluations`
+ `DescribeBatchPredictions`
每個操作包含參數，用以篩選、排序和分頁很長的物件清單。您可以透過 API 存取任意數量的物件，沒有上限。若要限制清單的大小，請使用 `Limit` 參數，最大值為 100。
API 對 `Describe*` 命令的回應包含分頁符記 (`nextPageToken`) (若適用)，以及每個物件的簡要說明。物件描述包含主控台中顯示每個物件類型的相同資訊，包括物件類型專屬的詳細資訊。
**注意**
即使回應中包含少於所指定限制的物件，它仍可能包含 `nextPageToken`，表示還有更多結果。即使包含 0 個項目的回應，也可能包含 `nextPageToken`。
如需詳細資訊，請參閱 [Amazon ML API 參考](https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/APIReference/)。