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创建数据集
以下各节介绍如何在 Amazon C SageMaker anvas 中创建数据集。对于自定义模型，您可以为表格和图像数据创建数据集。对于 R eady-to-use 模型，您可以使用表格和图像数据集以及文档数据集。根据以下信息选择工作流：
注意
有关如何为接受文档数据的 R eady-to-use 模型导入文档数据集的信息，请参阅 R eady-to-use 模型文档中的导入文档数据工作流程。
一个数据集可以由多个文件组成。例如，您可能有多个 CSV 格式的库存数据文件。只要这些文件的架构（或列名和数据类型）匹配，就可以将这些文件作为数据集一起上传。
Canvas 还支持管理数据集的多个版本。创建数据集时，第一个版本将标记为 V1。您可以通过更新数据集来创建数据集的新版本。您可以手动更新，也可以设置自动使用新数据更新数据集的时间表。有关更多信息，请参阅 更新数据集。
将数据导入 Canvas 时，请确保数据符合下表中的要求。这些限制因您正在构建的模型类型不同而异。
| 限制 | 2 类别、3+ 类别、数值和时间序列模型 | 文本预测模型 | 图像预测模型 | *R eady-to-use 模型的文档数据 |
|---|---|---|---|---|
支持的文件类型 |
CSV 和 Parquet（本地上传、Amazon S3 或数据库） JSON（数据库） |
CSV 和 Parquet（本地上传、Amazon S3 或数据库） JSON（数据库） |
JPG、PNG |
PDF、JPG、PNG、TIFF |
最大文件大小 |
5 GB（用于数据集中的所有文件） |
5 MB（用于数据集中的所有文件） |
每张图像 30 MB |
每个文档 5 MB |
表格数据集中的最大文件数 |
50 |
50 |
不适用 |
不适用 |
单次手动上传的表格数据集中的最大文件数 |
20 |
20 |
不适用 |
不适用 |
最大列数 |
1000 |
1000 |
不适用 |
不适用 |
快速构建的最大条目数（行、图像或文档） |
5 万行 |
7500 行 |
5000 张图像 |
不适用 |
标准构建的最大条目数（行、图像或文档） |
不适用 |
15 万行 |
18 万张图像 |
不适用 |
快速构建的最小条目（行）数 |
2 类别：500 行 3+ 类别、数值、时间序列：不适用 |
不适用 |
不适用 |
不适用 |
标准构建的最小条目数（行、图像或文档） |
250 行 |
50 行 |
50 张图像 |
不适用 |
|
每个标签的最小条目数（行或图像） |
不适用 |
25 行 |
25 行 |
不适用 |
最小标签数量 |
2 类别：2 3+ 类别：3 数值、时间序列：不适用 |
2 |
2 |
不适用 |
|
随机抽样的最小样本量 |
500 |
不适用 |
不适用 |
不适用 |
|
随机抽样的最小样本量 |
40000 |
不适用 |
不适用 |
不适用 |
| 最大标签数量 |
2 类别：2 3+ 类别、数值、时间序列：不适用 |
1000 |
1000 |
不适用 |
*目前只有接受文档数据的 R eady-to-use 模型支持文档数据。您无法使用文档数据构建自定义模型。
另请注意以下限制：
-
对于表格数据，Canvas 不允许在本地上传和 Amazon S3 导入时选择任何扩展名为 .csv、.parquet、.parq 和 .pqt 以外的文件。CSV 文件可以使用任何常用或自定义分隔符，并且除非表示新行，否则不得使用换行符。
-
对于使用 Parquet 文件的表格数据，请注意以下几点：
-
对于图像数据，如果您有任何未标注的图像，则必须在构建模型之前对其进行标注。有关如何在 Canvas 应用程序中为图像分配标签的信息，请参阅编辑图像数据集。
-
如果您设置了自动数据集更新或自动批量预测配置，则在 Canvas 应用程序中总共只能创建 20 个配置。有关更多信息，请参阅 管理自动化操作。
导入数据集后，您可以随时在数据集页面上查看自己的数据集。
导入表格数据
使用表格数据集，您可以构建分类、数值、时间序列预测和文本预测模型。查看前面的导入数据集部分中的限制表，确保您的数据符合表格数据的要求（请注意，样本大小限制仅适用于在构建模型之前预览数据的情况）。
使用以下过程将表格数据集导入 Canvas：
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打开你的 SageMaker 画布应用程序。
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在左侧导航窗格中，选择数据集。
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选择导入数据。
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从下拉菜单中选择 “表格”。
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在弹出的对话框中，在数据集名称字段中，输入数据集的名称，然后选择创建。
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在创建表格数据集页面上，打开数据源下拉菜单。
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选择您的数据来源：
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要从计算机上传文件，请选择本地上传。
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要从其他来源（例如 Amazon S3 存储桶或 Snowflake 数据库）导入数据，请在搜索数据来源栏中搜索您的数据来源。然后，选择所需数据来源对应的图块。
注意
您只能从具有活动连接的图块中导入数据。如果要连接到无法使用的数据来源，请联系您的管理员。如果您是管理员，请参阅连接到数据来源。
以下屏幕截图显示数据来源下拉菜单。
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（可选）如果您是首次连接到 Amazon Redshift 或 Snowflake 数据库，则会出现一个用于创建连接的对话框。在对话框中填写您的凭证，然后选择创建连接。如果您已经有连接，请选择您的连接。
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从您的数据来源中，选择要导入的文件。对于本地上传和从 Amazon S3 导入，您可以选择文件。仅适用于 Amazon S3，您还可以选择在输入 S3 终端节点字段中直接输入存储桶的 S 3 URI 或 ARN，然后选择要导入的文件。对于数据库源，您可以使用左侧导航窗格中的 drag-and-drop 数据表。
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（可选）对于支持 SQL 查询的表格数据来源（例如 Amazon Redshift、Amazon Athena 或 Snowflake），您可以选择在 SQL 中编辑以进行 SQL 查询并在导入表之前联接表。有关更多信息，请参阅 将您导入到 C SageMaker anvas 中的数据进行联接。
以下屏幕截图显示了 Amazon Athena 数据来源的编辑 SQL 视图。
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选择预览数据集以在导入数据之前对其进行预览。
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在导入设置中，输入数据集名称或使用默认数据集名称。
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（可选）对于从 Amazon S3 导入的数据，系统会显示高级设置，您可以填写以下字段：
如果要使用数据集的第一行作为列名，请切换使用第一行作为标题选项。如果您选择了多个文件，则这适用于每个文件。
如果要导入 CSV 文件，请在文件编码 (CSV) 下拉列表中选择数据集文件的编码。
UTF-8是默认值。在 “分隔符” 下拉列表中，选择用于分隔数据中每个单元格的分隔符。默认分隔符是。
,您也可以指定自定义分隔符。如果您希望 Canvas 手动解析多行单元格的整个数据集，请选择 “多行检测”。默认情况下，此选项处于未选中状态，Canvas 会通过对您的数据进行采样来确定是否使用多行支持。但是，Canvas 可能无法在样本中检测到任何多行细胞。如果您有多行单元格，我们建议您选择多行检测选项，以强制 Canvas 检查整个数据集中的多行单元格。
准备好导入数据时，选择创建数据集。
在数据集导入 Canvas 的过程中，您可以看到数据集页面上列出了您的数据集。在此页面上，您可以查看数据集详细信息。
当数据集的状态显示为Ready时，表示 Canvas 成功导入了您的数据，您可以继续构建模型。
如果您已连接到数据来源，例如 Amazon Redshift 数据库或 SaaS 连接器，则可以返回该连接。对于 Amazon Redshift 和 Snowflake，您可以添加另一个连接，方法是创建另一个数据集，返回导入数据页面，并选择该连接的数据来源图块。从下拉菜单中，您可以打开之前的连接或选择添加连接。
注意
对于 SaaS 平台，每个数据来源只能有一个连接。
导入图像数据
使用图像数据集，您可以构建单标签图像预测自定义模型，用于预测图像的标签。查看前面的导入数据集部分中的限制，以确保您的图像数据集符合图像数据的要求。
注意
您只能通过本地文件上传或 Amazon S3 存储桶导入图像数据集。此外，对于图像数据集，每个标签必须至少有 25 张图像。
使用以下过程将图像数据集导入 Canvas：
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打开你的 SageMaker 画布应用程序。
-
在左侧导航窗格中，选择数据集。
-
选择导入数据。
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从下拉菜单中，选择图像。
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在弹出的对话框中，在数据集名称字段中，输入数据集的名称，然后选择创建。
-
在导入页面上，打开数据来源下拉菜单。
-
选择您的数据来源。要从计算机上传文件，请选择本地上传。要从 Amazon S3 导入文件，请选择 Amazon S3。
-
从您的电脑或 Amazon S3 存储桶中选择要上传的图像或图像文件夹。
-
如果您已准备好导入数据，请选择导入数据。
在数据集导入 Canvas 的过程中，您可以看到数据集页面上列出了您的数据集。在此页面上，您可以查看数据集详细信息。
当数据集的状态显示为Ready时，表示 Canvas 成功导入了您的数据，您可以继续构建模型。
在构建模型时，您可以编辑图像数据集，也可以分配或重新分配标签、添加图像或从数据集中删除图像。有关如何编辑图像数据集的更多信息，请参阅编辑图像数据集。
导入文档数据
用于支出分析、身份证件分析、文档分析和文档查询的 R eady-to-use 模型支持文档数据。您无法使用文档数据构建自定义模型。
使用文档数据集，您可以生成支出分析、身份证件分析、文档分析和文档查询 R eady-to-use 模型的预测。查看创建数据集一节中的限制表，确保您的文档数据集符合文档数据的要求。
注意
您只能通过本地文件上传或 Amazon S3 存储桶导入文档数据集。
使用以下过程将文档数据集导入 Canvas：
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打开你的 SageMaker 画布应用程序。
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在左侧导航窗格中，选择数据集。
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选择导入数据。
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从下拉菜单中选择文档。
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在弹出的对话框中，在数据集名称字段中，输入数据集的名称，然后选择创建。
-
在导入页面上，打开数据来源下拉菜单。
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选择您的数据来源。要从计算机上传文件，请选择本地上传。要从 Amazon S3 导入文件，请选择 Amazon S3。
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从您的计算机或 Amazon S3 存储桶中选择要上传的文档文件。
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如果您已准备好导入数据，请选择导入数据。
在数据集导入 Canvas 的过程中，您可以看到数据集页面上列出了您的数据集。在此页面上，您可以查看数据集详细信息。
当数据集的状态显示为Ready时，表示 Canvas 已成功导入您的数据。
在数据集页面上，您可以选择数据集进行预览，最多可显示数据集的前 100 个文档。
查看数据集详细信息
对于每个数据集，您可以查看数据集中的所有文件、数据集的版本历史记录以及该数据集的任何自动更新配置。在数据集页面中，您还可以启动诸如更新数据集或构建自定义模型之类的操作。
要查看数据集的详细信息，请执行以下操作：
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打开 SageMaker 画布应用程序。
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在左侧导航窗格中，选择数据集。
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从数据集列表中选择您的数据集。
在数据选项卡上，您可以看到数据的预览。如果选择数据集详细信息，则可以查看数据集中的所有文件。选择一个文件以在预览中仅查看该文件中的数据。对于图像数据集，预览仅显示数据集的前 100 张图像。
在版本历史记录选项卡上，您可以看到数据集所有版本的列表。每当更新数据集时，都会生成一个新版本。要了解有关更新数据集的更多信息，请参阅更新数据集。以下屏幕截图显示了 Canvas 应用程序中的版本历史记录选项卡。
在自动更新选项卡上，您可以启用数据集自动更新，并设置配置以定期更新数据集。要了解有关设置数据集自动更新的更多信息，请参阅配置数据集自动更新。以下屏幕截图显示了开启自动更新的自动更新选项卡，以及已对数据集执行的自动更新作业的列表。
