Amazon SageMaker Canvas 常见问题

问：什么是 Amazon SageMaker Canvas？

Amazon SageMaker Canvas 是一种可视化、点击式的服务，它使业务分析师能够生成准确的机器学习 (ML) 预测，而无需编写任何代码，也无需 ML 专业知识。借助 Amazon SageMaker Canvas，您可以在几分钟内访问即用型模型或创建自定义模型，从成千上万的文档、图像和文本行中提取信息并生成预测。要开始使用即用型模型，只需选择一个此类模型，上传数据，然后单击生成预测即可。您还可以为分类、回归、预测、图像分类或文本分类构建自己的自定义模型。SageMaker Canvas 可让您轻松访问和组合来自各种来源的数据，自动清理数据并应用各种数据调整，以及创建 ML 模型以通过单击生成准确的预测。您还可以轻松发布结果、解释和解读模型，以及与企业内的其他人共享模型以进行审查。

问：如何开始使用 Amazon SageMaker Canvas？

问：Amazon SageMaker Canvas 支持哪些数据来源？

SageMaker Canvas 使您能够无缝发现您的账户有权访问的 AWS 数据来源，包括 Amazon Simple Storage Service (S3)、Amazon Athena (Glue Data Catalog) 和 Amazon Redshift。您可以使用 SageMaker Canvas 可视化、点击式的界面来浏览和导入数据。此外，您也可以从本地磁盘拖放文件，或连接到 40 多个第三方应用程序（如 Snowflake）。有关完整列表，请参阅文档。

问：Amazon SageMaker Canvas 支持哪些数据类型？

目前，SageMaker Canvas 支持以下数据类型：分类、数字、文本、图像、文档和日期时间。这使您可以处理 ML 使用案例的表格、文本、图像和时间序列数据。

问：如何分析和探索我的数据？

SageMaker Canvas 允许您通过数据转换分析和探索数据，例如筛选行、从列中提取值、将值替换为标准值（例如平均值或中值或自定义值）以及筛选异常值。此外，您可以通过自定义公式使用数学函数或使用逻辑运算符为数据添加新功能，以创建数据箱。

SageMaker Canvas 提供可视化效果，包括散点图、条形图和箱线图，以直观地探索您的数据。SageMaker Canvas 还支持构建相关矩阵，以了解数值数据和分类数据的数据变量之间的关系。

问：Amazon SageMaker Canvas 在哪些区域提供？

问：如何验证我的数据以确认它已准备好构建模型？

Amazon SageMaker Canvas 提供了一个用于在构建模型之前验证数据的选项，以检查无效字符和缺失值等常见数据问题。SageMaker Canvas 使用指针突出显示这些问题，以便在构建 ML 模型之前解决这些问题。

问：如何使用 SageMaker Canvas 加密我的数据和 ML 模型？

SageMaker Canvas 支持对所有用例（包括分类、回归和时间序列预测）使用客户托管密钥（CMK）和 AWS Key Management Service (KMS) 对数据集和 ML 模型进行静态加密。您可以使用自己的密钥，对用于训练模型和生成见解的实例上的文件系统，以及 Amazon S3 存储桶中的模型数据进行加密。

问：我可以在 Amazon SageMaker Canvas 中创建哪些类型的机器学习模型？

目前，您可以在 SageMaker Canvas 中创建分类（二进制和多类别）、回归、预测、单标签图像分类和多类别文本分类模型。

问：构建模型需要多长时间？

构建模型所需的时间取决于数据集的大小和所选的构建模型。小型数据集可能需要不到 5 分钟，大型数据集可能需要几个小时。随着模型构建的进行，Amazon SageMaker Canvas 会提供更新和预计完成时间。

Amazon SageMaker Canvas 提供多种模型构建选项。

• 预览：此选项可让您在大约 2 分钟内预览您的模型，为您提供模型准确性和特征重要性的指标。
• 快速构建：此选项允许您快速构建模型（约 2 到 15 分钟），并提供现成的模型。
• 标准构建：此选项更具广泛性，并且可能需要花费几个小时，具体取决于您的数据集的大小。标准构建模型可为您提供详细的信息，包括指标分数、采用不同超参数组合的训练实验，并在后端生成多个模型。然后，它会挑选您可以评估和使用的最佳模型。

问：如何进行预测？

要进行单个预测，请转到对应模型版本的“单个预测”选项卡，输入值，Amazon SageMaker Canvas 将向您显示预测。您还可以使用滑块和下拉菜单来更改输入值，以查看对预测的影响。要对多个观测值或多行数据进行预测，请转到“批量预测”选项卡，拖放包含您的观测值的 CSV、JPEG 或 PNG 文件，SageMaker Canvas 将创建一个带有预测值的新 CSV、JPEG 或 PNG 文件。SageMaker Canvas 允许您运行手动和自动批量预测。每次更新关联数据集时都会触发自动批量预测工作流程。然后，您可以在线查看预测结果或下载以供查看。 

问：如何使用 Amazon SageMaker Canvas 的预测来构建预测控制面板？

您可以在 SageMaker Canvas 中选择单个或多个批量预测，然后将其发送给一个账户中的多个 Amazon QuickSight 用户。只需在 SageMaker Canvas 中单击一下即可打开 QuickSight，将预测作为数据集进行分析，构建并发布预测仪表板，这些仪表板可以持续更新以获取新的和更改的数据。

问：我如何向其他人解释我的模型？

Amazon SageMaker Canvas 提供列影响分析，解释数据集中的每一列对模型的影响。SageMaker Canvas 还提供了其他指标，可让您了解模型性能。此外，您还可以在生成预测时查看列影响，确定哪些列对每个预测的影响最大。

问：Amazon SageMaker Canvas 是如何收费的？

使用 SageMaker Canvas，您只需按实际用量付费。您的账单取决于以下三个因素：

• 工作区实例（会话小时数）：此费用基于您登录到 SageMaker Canvas 或使用 SageMaker Canvas 的小时数。从您启动 SageMaker Canvas 应用程序时开始计时，并在您退出时结束。
  
• 即用型模型使用：AWS AI 服务使用即用型模型生成见解并从文档、图像和文本中提取信息。您需要支付使用即用型模型所需的相应支持性服务付费。
  
• 用于自定义模型的资源：训练自定义模型和生成预测会使用 SageMaker 资源，您需要为这些资源的使用量付费。
  

有关详细信息，请参阅 SageMaker Canvas 定价页面。

问：如何退出 Amazon SageMaker Canvas？

您可以通过点击左侧导航窗格底部的账户退出 SageMaker Canvas。或者，您的管理员可以通过 AWS 管理控制台帮助您退出。退出后，将停止收取工作区实例（会话小时数）费用。

问：我可以与数据科学家共享在 Amazon SageMaker Canvas 中构建的模型并与他们协作吗？

可以。您可以与在 SageMaker Studio 中工作的数据科学家共享在 SageMaker Canvas 中构建的 ML 模型。他们可以审查、更新并与您共享更新后的模型版本，因此您可以在 SageMaker Canvas 中对新版本生成预测。

在 SageMaker Canvas 中构建和训练标准模型后，您可以使用 SageMaker Canvas 中的共享按钮共享您的 ML 模型。您可以选择将模型共享给 SageMaker Studio 中的单个用户或多个用户。

问：哪些 ML 模型构件可以从 SageMaker Canvas 共享到 SageMaker Studio？

从 SageMaker Canvas 共享的 ML 模型和构件将包含数据集、数据转换（包括配方数据流和转换代码）、候选模型列表和推荐模型、数据探索报告、候选定义笔记本和可解释性指标（包括特征重要性）。

问：数据科学家可以编辑和更新哪些构件？

使用 SageMaker Studio 的数据科学家可以查看模型构件并从 SageMaker Autopilot 的候选者列表中推荐替代候选者。此外，他们还可以使用 SageMaker Data Wrangler 打开和更新数据转换，使用 SageMaker Autopilot 更新模型，以及共享新模型版本。

问：SageMaker Studio 用户如何更新从 SageMaker Canvas 收到的模型？

SageMaker Studio 用户可以使用 SageMaker Studio 中的共享按钮发送模型版本的更新。来自 SageMaker Studio 的更新模型将作为原始共享模型的新版本直接出现在 SageMaker Canvas 中。

问：如何区分我的原始共享模型和新的共享模型？

更新后的模型在 SageMaker Canvas 中自动进行版本控制。您可以通过 SageMaker Canvas 中的下拉菜单访问模型的不同版本。

问：我可以从 SageMaker Canvas 共享哪些用例和模型类型到 SageMaker Studio？

您可以共享包含 SageMaker Canvas 中所有用例的表格数据的标准构建模型，包括客户流失、预测房价、销售预测、预测贷款违约、预测医院病床占用率和时间序列预测模型。 您还可以共享自定义 CV 和 NLP 模型。

问：数据科学家能否共享在 SageMaker 外部构建的模型，以便我可以在 SageMaker Canvas 中对这些模型生成预测？

可以。在 SageMaker 模型注册表中注册后，数据科学家就可以共享由其他工具构建的任何 ML 模型，从而使您可以在 SageMaker Canvas 中生成对这些模型的预测。数据科学家还可以共享源自 SageMaker 的模型，包括来自 SageMaker Autopilot 和 SageMaker JumpStart 的模型，因此您可以直接在 SageMaker Canvas 中生成对这些模型的预测。

问：如何在 SageMaker Canvas 中发现共享模型？

可以通过 SageMaker Canvas 模型页面访问共享模型。

问：如何在 SageMaker Studio 中发现共享模型？

可通过 SageMaker Studio 中的共享模型和笔记本页面访问共享模型。

问：我能否将在 Amazon SageMaker Canvas 中创建的机器学习模型推送到我现有的 MLOps CI/CD 流程？

可以。在 SageMaker Canvas 中创建机器学习模型后，您可以将它们注册到 SageMaker 模型注册表并插入到现有的模型部署 CI/CD 流程中。SageMaker Model Registry 是一个存储库，用于编目 ML 模型、管理各种模型版本、关联元数据、管理模型的批准状态并将其部署到生产环境中。

问：如何在 Amazon SageMaker Canvas 中进行模型注册？

当您在 SageMaker Canvas 中选择模型版本并用自己的账户将其注册到 SageMaker 模型注册表时，SageMaker Canvas 会自动将模型构件发送到 SageMaker 模型注册表，例如模型推理容器的参考链接、模型特征重要性报告、训练指标等模型元数据以及相关图表。模型注册后，您可以在 SageMaker Canvas 中跟踪批准状态。在 SageMaker 模型注册表中拒绝模型会阻止将模型部署到升级环境中，而在 SageMaker 模型注册表中批准模型可能会触发模型推广管线。模型推广管线会自动将模型复制到您的预生产 AWS 账户，并触发模型为推理工作负载做好准备。