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# 使用自定义模型进行预测
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使用你在 C SageMaker anvas 中构建的自定义模型来预测数据。以下几节介绍如何对数值和分类预测模型、时间序列预测、映像预测模型和文本预测模型进行预测。

数值和分类预测、图像预测和文本预测自定义模型支持对数据进行以下类型的预测：
+ **单一预测** – **单一预测**是指您只需要进行一次预测。例如，您想对一张图像或文本段落进行分类。
+ **批量预测** – **批量预测**是指您想要对整个数据集进行预测。您可以对 1 TB 以上的数据集进行批量预测。例如，您有一个包含客户评论的 CSV 文件，您希望据此预测客户的情绪，或者您有一个包含图像文件的文件夹，您希望对其进行分类。您应该使用与您的输入数据集相匹配的数据集进行预测。Canvas 提供手动批量预测功能，您也可以配置自动批量预测功能，在更新数据集时启动。

对于每个预测或一组预测， SageMaker Canvas 会返回以下内容：
+ 预测值
+ 预测值正确的概率

**开始使用**

选择以下工作流之一，使用自定义模型进行预测：
+ [C SageMaker anvas 中的批量预测](canvas-make-predictions-batch.md)
+ [进行单一预测](canvas-make-predictions-single.md)

使用模型生成预测后，您还可以执行以下操作：
+ [通过添加版本更新模型。](https://docs.amazonaws.cn/sagemaker/latest/dg/canvas-update-model.html)如果您想尝试提高模型的预测准确性，可以构建模型的新版本。您可以选择克隆原始模型构建配置和数据集，也可以更改配置并选择不同的数据集。添加新版本后，您可以查看和比较版本，选择最佳版本。
+ [在 SageMaker AI 模型注册表中注册模型版本](canvas-register-model.md)。 您可以将模型的版本注册到 SageMaker 模型注册表，该功能用于跟踪和管理模型版本和机器学习管道的状态。有权访问 SageMaker 模型注册表的数据科学家或 MLOps 团队用户可以查看您的模型版本并批准或拒绝它们，然后再将其部署到生产环境中。
+ [将您的批量预测发送到 Quick。](https://docs.amazonaws.cn/sagemaker/latest/dg/canvas-send-predictions.html)在 Quick 中，您可以使用批量预测数据集构建和发布仪表板。这有助于您分析和共享自定义模型生成的结果。