Häufig gestellte Fragen zur Lösungsimplementierung

F: Kann ich meinen eigenen Datensatz verwenden?

A: Ja. Standardmäßig ist die Lösung so konfiguriert, dass sie einen öffentlich zugänglichen Turbofan-Degradations-Simulationsdatensatz der NASA analysiert. Sie können die Lösung jedoch anpassen, um Ihren eigenen Datensatz zu verwenden. Weitere Informationen finden Sie im Bereitstellungshandbuch.

F: Kann ich die Standard-Instance-Typen ändern?

A: Ja. Standardmäßig verwendet die Lösung eine ml.t2.medium Amazon SageMaker-Notebook-Instance von Amazon SageMaker, um das Modell zu orchestrieren, und eine ml.3p.2xgroße Amazon SageMaker-Trainingsinstanz, um das Training durchzuführen. Sie können die Lösung jedoch modifizieren, um verschiedene Instance-Typen zu verwenden. Weitere Informationen finden Sie im Bereitstellungshandbuch.

F: Kann ich diese Lösung in jeder AWS-Region einsetzen?

A: Predictive Maintenance Using Machine Learning verwendet Amazon SageMaker, der derzeit nur in bestimmten AWS-Regionen verfügbar ist. Daher müssen Sie diese Lösung in einer Region einführen, in der Amazon SageMaker verfügbar ist. Weitere Informationen finden Sie im Bereitstellungshandbuch.

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Partnerressourcen

Mit dem AWS-Partnernetzwerk (APN) konzentrieren wir uns darauf, unsere Partner beim Aufbau erfolgreicher AWS-basierter Geschäftsmodelle zu unterstützen und sorgen damit für ausgezeichnete Lösungen und ein erstklassiges Kundenerlebnis. Das Anliegen von APN-Partnern ist allein der Erfolg der Kunden. Sie helfen Ihnen, alle Vorteile von AWS auszuschöpfen. Mit ihrem fundierten Fachwissen über AWS sind APN Partner einzigartig positioniert, um Ihr Unternehmen in jeder Phase Ihrer Cloud Adoption Journey zu unterstützen und Ihnen bei der Lösung einiger Ihrer komplexesten Probleme zu helfen.

Besuchen Sie die folgenden Seiten, um mehr über die Dienste zu erfahren, die wir zur Erstellung dieser AWS-Lösung verwendet haben.

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