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。

# SageMaker Canvas 中的批次預測
<a name="canvas-make-predictions-batch"></a>

當您擁有要產生預測的整個資料集時，請進行批次預測。Amazon SageMaker Canvas 支援針對大小高達數 PB 的資料集進行批次預測。

您可以使用兩種類型的批次預測：
+ [手動](canvas-make-predictions-batch-manual.md)批次預測是指您有要進行一次性預測的資料集時。
+ [自動批次預測](canvas-make-predictions-batch-auto.md)是當您設定每當更新特定資料集都會執行的組態時。例如，如果您已設定每週更新 SageMaker Canvas 資料集的庫存資料，則可以設定每次更新資料集時執行的自動批次預測。設定自動批次預測工作流程後，請參閱以[如何管理自動化](canvas-manage-automations.md)取得有關檢視和編輯組態詳細資訊的更多相關資訊。如需設定自動資料集更新的更多相關資訊，請參閱[設定資料集的自動更新](canvas-update-dataset-auto.md)。

**注意**  
時間序列預測模型不支援自動批次預測。  
您僅可針對透過本機上傳或 Amazon S3 匯入的資料集設定自動批次預測。此外，自動批次預測只會在您登入 Canvas 應用程式時執行。如果您登出 Canvas，則當您重新登入時，自動批次預測任務便會繼續。

若要開始使用，請檢閱[批次預測資料集需求](canvas-make-predictions-batch-preqreqs.md)，然後選擇下列其中一個手動或自動批次預測工作流程。

**Topics**
+ [批次預測資料集需求](canvas-make-predictions-batch-preqreqs.md)
+ [進行手動批次預測](canvas-make-predictions-batch-manual.md)
+ [進行自動批次預測](canvas-make-predictions-batch-auto.md)
+ [編輯自動批次預測設定](canvas-make-predictions-batch-auto-edit.md)
+ [刪除自動批次預測設定](canvas-make-predictions-batch-auto-delete.md)
+ [檢視您的批次預測任務](canvas-make-predictions-batch-auto-view.md)

# 批次預測資料集需求
<a name="canvas-make-predictions-batch-preqreqs"></a>

針對批次預測，請確定您的資料集符合[建立資料集](canvas-import-dataset.md)中所述的需求。如果您的資料集大於 5 GB，則 Canvas 會使用 Amazon EMR Serverless，來處理您的資料並將其分割成較小的批次。在您分割資料之後，Canvas 會使用 SageMaker AI 批次轉換進行預測。執行批次預測後，您可能會看到來自這兩個服務的費用。如需詳細資訊，請參閱 [Canvas 定價](https://aws.amazon.com/sagemaker/canvas/pricing/)。

您可能無法對某些資料集進行預測，如果它們具有不相容的*結構描述*的話。*結構描述*是一種組織結構。針對表格式資料集，結構描述是資料欄的名稱和資料欄中資料的資料類型。不相容的結構描述可能的發生原因如下：
+ 您用來進行預測的資料集具有的資料欄少於您用來建立模型的資料集。
+ 您用來建立資料集的資料欄資料類型，可能與您用來進行預測的資料集中的資料類型不同。
+ 您用來進行預測的資料集，以及用來建置模型的資料集中資料欄名稱不相符。欄位名稱區分大小寫，`Column1` 不同於 `column1`。

為了確保您可以成功產生批次預測，請比對批次預測資料集的結構描述與用於訓練模型的資料集。

**注意**  
針對批次預測，如果您在建置模型時捨棄任何欄，Canvas 會將捨棄的欄新增回預測結果。但是，Canvas 不會將刪除的資料欄新增至時間序列模型的批次預測中。

# 進行手動批次預測
<a name="canvas-make-predictions-batch-manual"></a>

基於您的模型類型，選擇下列其中一個程序用於手動批次預測。

## 使用數值、分類和時間序列預測模型進行手動批次預測
<a name="canvas-make-predictions-batch-numeric-categorical"></a>

若要對數值、分類和時間序列預測模型類型進行手動批次預測，請執行下列動作：

1. 在 Canvas 應用程式左側導覽窗格中選擇 **My models** (我的模型)。

1. 在 **My models** (我的模型) 頁面中，選擇您的模型。

1. 開啟模型後，選擇 **Predict** (預測) 分頁標籤。

1. 在 **Run predictions** (執行預測) 頁面上，選擇 **Batch prediction** (批次預測)。

1. 選擇**選取資料集**以挑選用於產生預測的資料集。

1. 從可用資料集清單中，選取您的資料集，然後選擇**開始預測**以取得您的預測。

在預測任務完成執行之後，**預測**區段的相同頁面上會列出輸出資料集。此資料集包含您的結果，且如果您選取了 **More options** (更多選項) 圖示 (![\[Vertical ellipsis icon representing a menu or more options.\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/sagemaker/latest/dg/images/studio/canvas/more-options-icon.png))，則您可以選擇 **Preview** (預覽) 來預覽輸出資料。您可以看到與預測相符的輸入資料以及預測正確的機率。然後您可以選擇 **Download prediction** (下載預測) 並將結果下載檔案。

## 使用影像預測模型進行手動批次預測
<a name="canvas-make-predictions-batch-image"></a>

若要針對單一標籤影像預測模型進行手動批次預測，請執行下列動作：

1. 在 Canvas 應用程式左側導覽窗格中選擇 **My models** (我的模型)。

1. 在 **My models** (我的模型) 頁面中，選擇您的模型。

1. 開啟模型後，選擇 **Predict** (預測) 分頁標籤。

1. 在 **Run predictions** (執行預測) 頁面上，選擇 **Batch prediction** (批次預測)。

1. 如果您已匯入您的資料集，請選擇** Select dataset** (選取資料集)。如果沒有，請選擇 **Import new dataset** (匯入新的資料集)，然後系統將導引您完成匯入資料工作流程。

1. 從可用資料集清單中，選取您的資料集，然後選擇 **Generate predictions** (產生預測) 以取得您的預測。

預測工作完成執行後，在 **Run predictions** (執行預測) 頁面上，您會看到 **Predictions** (預測) 下方列出的輸出資料集。此資料集包含您的結果，且如果您選取了 **More options** (更多選項) 圖示 (![\[Vertical ellipsis icon representing a menu or more options.\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/sagemaker/latest/dg/images/studio/canvas/more-options-icon.png))，則您可以選擇 **View prediction results** (檢視預測結果) 來檢視輸出資料。您可以檢視影像及其預測的標籤和可信度分數。然後您可以選擇 **Download prediction** (下載預測) 將結果下載為 CSV 或 ZIP 檔案。

## 使用文字預測模型進行手動批次預測
<a name="canvas-make-predictions-batch-text"></a>

若要針對多類別文字預測模型進行手動批次預測，請執行下列動作：

1. 在 Canvas 應用程式左側導覽窗格中選擇 **My models** (我的模型)。

1. 在 **My models** (我的模型) 頁面中，選擇您的模型。

1. 開啟模型後，選擇 **Predict** (預測) 分頁標籤。

1. 在 **Run predictions** (執行預測) 頁面上，選擇 **Batch prediction** (批次預測)。

1. 如果您已匯入您的資料集，請選擇** Select dataset** (選取資料集)。如果沒有，請選擇 **Import new dataset** (匯入新的資料集)，然後系統將導引您完成匯入資料工作流程。您選擇的資料集必須具有與建立模型時所使用的資料集相同的來源資料欄。

1. 從可用資料集清單中，選取您的資料集，然後選擇 **Generate predictions** (產生預測) 以取得您的預測。

預測工作完成執行後，在 **Run predictions** (執行預測) 頁面上，您會看到 **Predictions** (預測) 下方列出的輸出資料集。此資料集包含您的結果，且如果您選取了 **More options** (更多選項) 圖示 (![\[Vertical ellipsis icon representing a menu or more options.\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/sagemaker/latest/dg/images/studio/canvas/more-options-icon.png))，則您可以選擇 **Preview** (預覽) 來檢視輸出資料。您可以檢視影像及其預測的標籤和可信度分數。然後您可以選擇 **Download prediction** (下載預測) 來下載結果。

# 進行自動批次預測
<a name="canvas-make-predictions-batch-auto"></a>

**注意**  
時間序列預測模型不支援自動批次預測。

若要設定自動批次預測的排程，請執行以下動作：

1. 在 Canvas 左側導覽窗格中選擇 **My Models** (我的模型)。

1. 選擇您的模型。

1. 選擇 **Predict** (預測) 標籤。

1. 選擇 **Batch prediction** (批次預測)。

1. 針對 **Generate predictions** (產生預測)，選擇 **Automatic** (自動)。

1. **Automate batch predictions** (自動批次預測) 對話方塊隨即彈出。選擇 **Select dataset** (選取資料集)，然後選擇您要自動執行預測的資料集。請注意，您只能選取透過本機上傳或 Amazon S3 匯入的資料集。

1. 選取資料集之後，請選擇 **Set up** (設定)。

Canvas 在您設定組態之後，會針對資料集執行批次預測工作。然後，每當您[更新資料集](canvas-update-dataset.md)時，會手動或自動執行另一個批次預測工作。

預測工作完成執行後，在 **Run predictions** (執行預測) 頁面上，您會看到 **Predictions** (預測) 下方列出的輸出資料集。此資料集包含您的結果，且如果您選取了 **More options** (更多選項) 圖示 (![\[Vertical ellipsis icon representing a menu or more options.\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/sagemaker/latest/dg/images/studio/canvas/more-options-icon.png))，則您可以選擇 **Preview** (預覽) 來預覽輸出資料。您可以看到與預測相符的輸入資料以及預測正確的機率。然後，您可以選擇 **Download** (下載) 資源下載結果。

以下各節描述如何透過 Canvas 應用程式中的 **Datasets** (資料集) 頁面檢視、更新及刪除自動批次預測組態。您最多只能在 Canvas 中設定 20 個自動組態。如需透過 Canvas 應用程式中的 **Automations** (自動化) 頁面檢視自動更新批次預測作業歷史記錄或變更自動更新組態的更多相關資訊，請參閱 [如何管理自動化](canvas-manage-automations.md)。

# 編輯自動批次預測設定
<a name="canvas-make-predictions-batch-auto-edit"></a>

您可能想要變更資料集的自動更新組態，例如變更更新頻率。您也可能希望關閉自動更新組態，以暫停資料集的更新。

當您編輯批次預測設定時，您可以變更目標資料集，但無法變更頻率 (因為每當資料集更新時，都會自動進行批次預測)。

若要編輯自動更新組態，請執行下列動作：

1. 前往模型的 **Predict** (預測) 索引標籤。

1. 在 **Predictions** (預測) 下，選擇 **Configuration** (組態) 索引標籤。

1. 尋找您的組態並選擇 **More options** (更多選項) 圖示 (![\[Vertical ellipsis icon representing a menu or more options.\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/sagemaker/latest/dg/images/studio/canvas/more-options-icon.png))。

1. 從下拉式清單功能表選擇 **Update configuration** (更新組態)。

1. **Automate batch prediction** (自動批次預測) 對話方塊隨即彈出。您可以選取其他資料集，然後選擇 **Set up** (設定) 以儲存變更。

您的自動批次預測設定現已更新。

若要暫停自動批次預測，請執行下列動作來關閉自動設定：

1. 前往模型的 **Predict** (預測) 索引標籤。

1. 在 **Predictions** (預測) 下，選擇 **Configuration** (組態) 索引標籤。

1. 從清單中尋找您的組態，然後關閉 **Auto update** (自動更新) 切換開關。

自動批次預測現已暫停。您可以隨時重新開啟切換，以繼續更新排程。

# 刪除自動批次預測設定
<a name="canvas-make-predictions-batch-auto-delete"></a>

若要了解如何刪除自動批次預測設定，請參閱 [刪除自動組態](canvas-manage-automations-delete.md)。

您也可以刪除組態，請執行下列動作：

1. 前往模型的 **Predict** (預測) 索引標籤。

1. 在 **Predictions** (預測) 下，選擇 **Configuration** (組態) 索引標籤。

1. 從清單中尋找您的組態並選擇 **More options** (更多選項) 圖示 (![\[Vertical ellipsis icon representing a menu or more options.\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/sagemaker/latest/dg/images/studio/canvas/more-options-icon.png))。

1. 從下拉式清單功能表選擇 **Delete configuration** (刪除組態)。

您的組態現在應該已刪除。

# 檢視您的批次預測任務
<a name="canvas-make-predictions-batch-auto-view"></a>

若要檢視批次預測任務的狀態和歷程記錄，請前往模型的**預測**索引標籤。

每個自動批次預測任務都會顯示在模型的**預測**索引標籤中。在 **Predictions** (預測) 下，您可以看到 **All jobs** (所有工作) 索引標籤和 **Configuration** (組態) 索引標籤：
+ **所有任務** - 在此索引標籤中，您可以查看此模型的所有手動和自動批次預測任務。您可以依組態名稱篩選工作。對於每個任務，您可以看到下列欄位：
  + **狀態** - 批次預測任務的目前狀態。如果狀態為**失敗**或**部分失敗**，您可以將滑鼠懸停在狀態上方，以檢視更詳細的錯誤訊息來協助您進行故障診斷。
  + **輸入資料集** - Canvas 輸入資料集的名稱，包括資料集版本。
  + **預測類型** - 預測任務是自動還是手動。
  + **資料列** - 預測的資料列數量。
  + **組態名稱** - 批次預測任務組態的名稱。
  + **QuickSight** – 說明您是否已將批次預測傳送至 Quick。
  + **已建立** - 批次預測任務的建立時間。

  如果您選擇**更多選項**圖示 (![\[Vertical ellipsis icon representing a menu or more options.\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/sagemaker/latest/dg/images/studio/canvas/more-options-icon.png))，您可以選擇**檢視詳細資訊**、**預覽預測**、**下載預測**或**傳送至快速**。如果您選擇**檢視詳細資訊**，頁面即會開啟，其中為您顯示批次預測任務的完整詳細資訊，包括狀態、輸入和輸出資料組態、用來完成任務的執行個體相關資訊，以及 Amazon CloudWatch logs 的存取權。頁面看起來像是下列螢幕擷取畫面。  
![\[批次預測任務詳細資訊頁面，其中顯示任務的所有其他詳細資訊。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/sagemaker/latest/dg/images/studio/canvas/canvas-view-batch-prediction-job-details.png)
+ **Configuration** (組態) - 在此索引標籤中，您可以檢視為此模型建立的所有自動批次預測組態。針對每個組態，您都可以看到**已建立**組態的時間戳記、追蹤其更新的**輸入資料集**，以及**下一個排程任務**等欄位，而這個排程是下一個自動預測任務排定要開始的時間。如果您選擇 **More options** (更多選項) 圖示 (![\[Vertical ellipsis icon representing a menu or more options.\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/sagemaker/latest/dg/images/studio/canvas/more-options-icon.png))，您可以選擇 **View all jobs** (檢視所有工作)來查看組態的作業歷史記錄和進行中的工作。