基于AWS Sagemaker + Quicksight作为前端的机器学习模型

Question

假设我在Sagemaker中有一个经过训练的模型。它不是AWS预建模型。此模型将由用户访问，用户将把输入数据传递到其推理服务器端点，结果必须显示在仪表板中。

第一个问题: Quicksight作为前端对此有用吗？是否可以创建要由用户填写的字段？我知道像Tableau这样的一些BI工具不允许用户插入新数据。Quicksight允许这样做吗？

第二个问题:一些允许这样做的BI工具？或者这个特殊的案例没有被任何人覆盖？我是否需要转到前端开发，比如Flask？

Answer 1

您可以将自己的亚马逊SageMaker ML模型与QuickSight集成，以分析增强的数据并直接在您的商业智能仪表板中使用这些数据。看一下示例here，以可视化QS上的ML预测。