Amazon Redshift ne prendra plus en charge la création de nouveaux Python à UDFs partir du patch 198. UDFs Le Python existant continuera de fonctionner jusqu'au 30 juin 2026. Pour plus d’informations, consultez le [ billet de blog ](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/amazon-redshift-python-user-defined-functions-will-reach-end-of-support-after-june-30-2026/).
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# SHOW MODEL
Affiche des informations utiles sur un modèle de machine learning, y compris son état, les paramètres utilisés pour le créer et la fonction de prédiction avec ses types d’arguments d’entrée. Vous pouvez utiliser les informations issues de la commande SHOW MODEL pour recréer le modèle. Si les tables de base ont été modifiées, l’exécution de CREATE MODEL avec la même instruction SQL entraîne un modèle différent. Les informations renvoyées par la commande SHOW MODEL sont différentes pour le propriétaire du modèle et pour un utilisateur disposant du privilège EXECUTE. La commande SHOW MODEL affiche différentes sorties lorsqu’un modèle est entraîné à partir d’Amazon Redshift ou lorsqu’il s’agit d’un modèle BYOM.
## Syntaxe
```
SHOW MODEL ( ALL | model_name )
```
## Parameters
ALL
Renvoie tous les modèles que l’utilisateur peut utiliser et leurs schémas.
*model\$1name*
Nom du modèle. Le nom du modèle d’un schéma doit être unique.
## Notes d’utilisation
La commande SHOW MODEL renvoie le résultat suivant :
+ Nom du modèle.
+ Schéma dans lequel le modèle a été créé.
+ Propriétaire du modèle.
+ Heure de création du modèle.
+ Statut du modèle, tel que READY, TRAINING ou FAILED.
+ Message de motif d’un modèle ayant échoué.
+ Erreur de validation si le modèle a terminé l’entraînement.
+ Coût estimé pour dériver le modèle pour une approche autre que BYOM. Seul le propriétaire du modèle peut afficher ces informations.
+ Liste des paramètres spécifiés par l’utilisateur et de leurs valeurs, notamment :
+ La colonne TARGET spécifiée.
+ Le type de modèle, AUTO ou XGBoost.
+ Le type de problème, tel que REGRESSION, BINARY\$1CLASSIFICATION ou MULTICLASS\$1CLASSIFICATION Ce paramètre est spécifique à AUTO.
+ Nom de la tâche de formation Amazon SageMaker AI ou de la tâche Amazon SageMaker AI Autopilot qui a créé le modèle. Vous pouvez utiliser ce nom de poste pour obtenir plus d'informations sur le modèle sur Amazon SageMaker AI.
+ L’objectif, par exemple MSE, F1 ou Précision. Ce paramètre est spécifique à AUTO.
+ Nom de la fonction créée.
+ Le type d’inférence, locale ou distante.
+ Les arguments d’entrée de la fonction de prédiction.
+ Les types d’argument d’entrée de la fonction de prédiction pour les modèles autres que BYOM (Bring Your Own Model).
+ Le type de renvoi de la fonction de prédiction. Ce paramètre est spécifique au modèle BYOM.
+ Nom du point de terminaison Amazon SageMaker AI pour un modèle BYOM avec inférence à distance.
+ Rôle IAM. Seul le propriétaire du modèle peut afficher cette information.
+ Compartiment S3 utilisé. Seul le propriétaire du modèle peut afficher cette information.
+ La AWS KMS clé, si elle a été fournie. Seul le propriétaire du modèle peut afficher cette information.
+ La durée maximale d’exécution du modèle.
+ Si le type de modèle n’est pas AUTO, Amazon Redshift affiche également la liste des hyperparamètres fournis et leurs valeurs.
Vous pouvez également afficher certaines des informations fournies par SHOW MODEL dans d’autres tables catalogue, telles que pg\$1proc. Amazon Redshift renvoie des informations sur la fonction de prédiction enregistrée dans la table catalogue pg\$1proc. Ces informations incluent les noms des arguments d’entrée et leurs types pour la fonction de prédiction. Amazon Redshift renvoie les mêmes informations dans la commande SHOW MODEL.
```
SELECT * FROM pg_proc WHERE proname ILIKE '%%';
```
## Exemples
L’exemple suivant illustre la sortie de la commande SHOW MODEL.
```
SHOW MODEL ALL;
Schema Name | Model Name
------------+---------------
public | customer_churn
```
Le propriétaire de customer\$1churn peut voir la sortie suivante. Un utilisateur disposant uniquement du privilège EXECUTE ne peut pas voir le rôle IAM, le compartiment Amazon S3 et le coût estimé du modèle.
```
SHOW MODEL customer_churn;
Key | Value
---------------------------+-----------------------------------
Model Name | customer_churn
Schema Name | public
Owner | 'owner'
Creation Time | Sat, 15.01.2000 14:45:20
Model State | READY
validation:F1 | 0.855
Estimated Cost | 5.7
|
TRAINING DATA: |
Table | customer_data
Target Column | CHURN
|
PARAMETERS: |
Model Type | auto
Problem Type | binary_classification
Objective | f1
Function Name | predict_churn
Function Parameters | age zip average_daily_spend average_daily_cases
Function Parameter Types | int int float float
IAM Role | 'iam_role'
KMS Key | 'kms_key'
Max Runtime | 36000
```