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# Ready-to-use 模型
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借助 Amazon SageMaker Canvas Ready-to-use 模型，您无需编写任何代码或构建模型即可对数据进行预测，您只需要携带数据即可。这些 Ready-to-use模型使用预先构建的模型来生成预测，而无需您花费构建模型所需的时间、专业知识或成本，并且您可以从各种用例中进行选择，从语言检测到费用分析。

Canvas 与现有 Amazon 服务（例如[亚马逊 Textract、Amazon Re [kognition 和 Amazon](https://docs.amazonaws.cn/rekognition/latest/dg/what-is.html) Comprehend）集成，可以分析您的数据[并](https://docs.amazonaws.cn/comprehend/latest/dg/what-is.html)做出预测或提取](https://docs.amazonaws.cn/textract/latest/dg/what-is.html)见解。您可以在 Canvas 应用程序中使用这些服务的预测能力来获得对数据的高质量预测。

Canvas 支持以下 Ready-to-use模型类型：


| Ready-to-use 模型 | 说明 | 支持的数据类型 | 
| --- | --- | --- | 
| 情绪分析 | 检测文本行中的情绪，情绪可以是积极的、消极的、中立的或混合的。目前，您只能对英语文本进行情绪分析。 | 纯文本或表格（CSV、Parquet） | 
| 实体提取 | 从文本中提取实体，即现实世界中的人物、地点和商业物品等对象，或日期和数量等单位。 | 纯文本或表格（CSV、Parquet） | 
| 语言检测 | 确定文本中的主要语言，如英语、法语或德语。 | 纯文本或表格（CSV、Parquet） | 
| 个人信息检测 | 从文本中检测可用于识别个人身份的个人信息，如地址、银行账号和电话号码。 | 纯文本或表格（CSV、Parquet） | 
| 图像中的对象检测 | 检测图像中的对象、概念、场景和动作。 | 图像（JPG、PNG） | 
| 图像中的文本检测 | 检测图像中的文本。 | 图像（JPG、PNG） | 
| 费用分析 | 从发票和收据中提取信息，如日期、数量、商品价格、总金额和付款条件。 | 文档（PDF、JPG、PNG、TIFF） | 
| 身份证件分析 | 从美国政府签发的护照、驾照和其他身份证件中提取信息。 | 文档（PDF、JPG、PNG、TIFF） | 
| 文档分析 | 分析文档和表单，找出检测到的文本之间的关系。 | 文档（PDF、JPG、PNG、TIFF） | 
| 文档查询 | 通过使用自然语言提问，从工资单、银行对账单、W-2 和抵押贷款申请表等结构化文档中提取信息。 | 文档 (PDF) | 

## 开始使用
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要开始使用 Ready-to-use模型，请查看以下信息。

**先决条件**

要在 Canvas 中使用 Ready-to-use模型，您必须在[设置 Amazon A SageMaker I 域](https://docs.amazonaws.cn/sagemaker/latest/dg/canvas-getting-started.html#canvas-prerequisites)时开启**画布 Ready-to-use模型配置**权限。**Canvas Ready-to-use 模型配置**将[AmazonSageMakerCanvasAIServices访问](https://docs.amazonaws.cn/sagemaker/latest/dg/security-iam-awsmanpol-canvas.html#security-iam-awsmanpol-AmazonSageMakerCanvasAIServicesAccess)策略附加到您的 Canvas 用户 Amazon Identity and Access Management (IAM) 执行角色。如果您在授予权限时遇到任何问题，请参阅主题 [解决通过 SageMaker AI 控制台授予权限的问题](canvas-limits.md#canvas-troubleshoot-trusted-services)。

如果您已经设置了域，则可以编辑域设置并开启权限。有关如何编辑域设置的说明，请参阅[编辑域设置](https://docs.amazonaws.cn/sagemaker/latest/dg/domain-edit.html)。编辑网域的设置时，进入**画布设置**并打开**启用画布 Ready-to-use模型**选项。

**（可选）选择退出人工智能服务数据存储**

某些 Amazon AI 服务存储并使用您的数据来改进服务。您可以选择不存储您的数据，或不将您的内容用于改进服务。要了解有关如何选择退出的更多信息，请参阅《Amazon Organizations 用户指南》**中的[人工智能服务选择退出政策](https://docs.amazonaws.cn/organizations/latest/userguide/orgs_manage_policies_ai-opt-out.html)。

**如何使用 Ready-to-use模型**

要开始使用 Ready-to-use模型，请执行以下操作：

1. **（可选）导入您的数据。**您可以导入表格、图像或文档数据集以生成批量预测，也可以导入带有 Ready-to-use模型的预测数据集。要开始导入数据集，请参阅 [创建数据流](canvas-data-flow.md)。

1. **生成预测。**您可以使用所选 Ready-to-use模型生成单一预测或批量预测。要开始进行预测，请参阅 [对文本数据进行预测](canvas-ready-to-use-predict-text.md)。