Wir aktualisieren den Amazon Machine Learning Learning-Service nicht mehr und akzeptieren auch keine neuen Benutzer mehr dafür. Diese Dokumentation ist für bestehende Benutzer verfügbar, wir aktualisieren sie jedoch nicht mehr. Weitere Informationen finden Sie unter Was ist Amazon Machine Learning.
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Amazon S3 mit Amazon ML verwenden
Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) ist ein Speicher für das Internet. Mit Amazon S3 können Sie jederzeit beliebige Mengen von Daten von überall aus im Internet speichern und aufrufen. Amazon ML verwendet Amazon S3 als primäres Datenrepository für die folgenden Aufgaben:
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Für den Zugriff auf Ihre Eingabedateien zum Erstellen von Datenquellenobjekten für die Schulung und die Auswertung Ihrer ML-Modelle.
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Für den Zugriff auf Ihre Eingabedateien zum Generieren von Stapelvoraussagen.
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Wenn Sie Stapelvoraussagen mithilfe Ihrer ML-Modelle generieren zum Ausgeben der Voraussagedatei an einen S3-Bucket, den Sie angeben.
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Um Daten, die Sie in Amazon Redshift oder Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) gespeichert haben, in eine CSV-Datei zu kopieren und auf Amazon S3 hochzuladen.
Damit Amazon ML diese Aufgaben ausführen kann, müssen Sie Amazon ML Berechtigungen für den Zugriff auf Ihre Amazon S3 S3-Daten erteilen.
Anmerkung
Sie können keine Stapelvoraussagedateien in einen S3-Bucket ausgeben, der nur serverseitige verschlüsselte Dateien akzeptiert. Stellen Sie sicher, dass Ihre Bucket-Richtlinie das Hochladen unverschlüsselter Dateien zulässt, in dem Sie bestätigen, dass die Richtlinie keinen Deny-Effekt für die s3:PutObject-Aktion umfasst, wenn kein s3:x-amz-server-side-encryption-Header in der Anforderung vorhanden ist. Weitere Informationen zu Bucket-Richtlinien für serverseitige S3-Verschlüsselung finden Sie unter Schützen von Daten mithilfe serverseitiger Verschlüsselung im Amazon Simple Storage Service-Benutzerhandbuch.
Ihre Daten auf Amazon S3 hochladen
Sie müssen Ihre Eingabedaten auf Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) hochladen, da Amazon ML Daten von Amazon S3-Standorten liest. Sie können Ihre Daten direkt auf Amazon S3 hochladen (z. B. von Ihrem Computer), oder Amazon ML kann Daten, die Sie in Amazon Redshift oder Amazon Relational Database Service (RDS) gespeichert haben, in eine CSV-Datei kopieren und auf Amazon S3 hochladen.
Weitere Informationen über das Kopieren Ihrer Daten von Amazon Redshift oder Amazon RDS finden Sie unter Using Amazon Redshift with Amazon ML bzw. Using Amazon RDS with Amazon ML.
Im Rest dieses Abschnitts wird beschrieben, wie Sie Ihre Eingabedaten direkt von Ihrem Computer auf Amazon S3 hochladen. Bevor Sie die Verfahren in diesem Abschnitt beginnen, müssen sich Ihre Daten in einer CSV-Datei befinden. Informationen dazu, wie Sie Ihre CSV-Datei korrekt formatieren, sodass Amazon ML sie verwenden kann, finden Sie unter Grundlegendes zum Datenformat für Amazon ML.
Um Ihre Daten von Ihrem Computer auf Amazon S3 hochzuladen
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Melden Sie sich bei der AWS-Managementkonsole an und öffnen Sie die Amazon S3 S3-Konsole unter https://console.aws.amazon.com/s3
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Erstellen Sie einen Bucket, oder wählen Sie einen vorhandenen Bucket aus.
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Wählen Sie die Option Create Bucket aus, um einen Bucket zu erstellen. Benennen Sie Ihren Bucket, wählen Sie eine Region aus (Sie können eine beliebige verfügbare Region auswählen), und wählen Sie dann Create aus. Weitere Informationen dazu erhalten Sie unter Create a Bucket im Amazon-Handbuch Erste Schritte.
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Um einen vorhandenen Bucket zu verwenden, suchen Sie nach dem Bucket, indem Sie den Bucket in der Liste All Buckets (Alle Buckets) auswählen. Wenn der Bucket-Name angezeigt wird, wählen Sie ihn aus, und klicken Sie dann auf Upload.
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Klicken Sie im Dialogfeld Upload auf Add Files.
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Navigieren Sie zu dem Ordner, der die CSV-Eingabedatei enthält, und wählen Sie dann Öffnen aus.
Berechtigungen
Um Amazon ML Zugriff auf einen Ihrer S3-Buckets zu gewähren, müssen Sie die Bucket-Richtlinie bearbeiten.
Informationen dazu, wie Sie Amazon ML-Berechtigungen zum Lesen von Daten aus Ihrem Bucket in Amazon S3 gewähren, finden Sie unter Amazon ML-Berechtigungen zum Lesen Ihrer Daten aus Amazon S3 gewähren.
Informationen darüber, wie Sie Amazon ML-Berechtigungen zur Ausgabe der Batch-Prognoseergebnisse in Ihrem Bucket in Amazon S3 gewähren, finden Sie unter Amazon ML-Berechtigungen zur Ausgabe von Prognosen für Amazon S3 gewähren.
Informationen zur Verwaltung von Zugriffsberechtigungen für Amazon S3-Ressourcen finden Sie im Amazon S3 Developer Guide.
