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Neptune ML-Modelltrainings-API
Trainingsmaßnahmen modellieren:
Modelltrainingsstrukturen:
StartMLModelTrainingJob (Aktion)
Der AWS CLI-Name für diese API lautet: start-ml-model-training-job.
Erstellt einen neuen Neptune-ML-Modell-Trainingsauftrag. Siehe Modelltraining mit dem modeltraining-Befehl.
Wenn diese Operation in einem Neptune-Cluster mit aktivierter IAM-Authentifizierung aufgerufen wird, muss mit dem IAM-Benutzer oder der Rolle, die die Anforderung gestellt hat, eine Richtlinie verknüpft sein, die die IAM-Aktion neptune-db:StartMLModelTrainingJob in diesem Cluster zulässt.
Anforderung
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baseProcessingInstanceType (in der CLI:
--base-processing-instance-type) – eine Zeichenfolge vom Typstring(UTF-8-kodierte Zeichenfolge).Der Typ der ML-Instance, die bei der Vorbereitung und Verwaltung des Trainings von ML-Modellen verwendet wird. Dies ist eine CPU-Instance, die auf der Grundlage der Speicheranforderungen für die Verarbeitung der Trainingsdaten und des Modells ausgewählt wurde.
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customModelTrainingParameters (in der CLI:
--custom-model-training-parameters) – Ein CustomModelTrainingParameters-Objekt.Die Konfiguration für das Training benutzerdefinierter Modelle. Dies ist ein JSON-Objekt.
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dataProcessingJobId (in der CLI:
--data-processing-job-id) – Erforderlich: eine Zeichenfolge vom Typstring(UTF-8-kodierte Zeichenfolge).Die Auftrags-ID des abgeschlossenen Datenverarbeitungsauftrags, der die Daten erstellt hat, mit denen das Training arbeiten wird.
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enableManagedSpotTraining (in der CLI:
--enable-managed-spot-training) – boolescher Wert vom Typboolean(boolescher Wert (wahr oder falsch)).Optimiert die Kosten für das Training von Machine Learning-Modellen mithilfe von Amazon Elastic Compute Cloud-Spot-Instances. Der Standardwert ist
False. -
id (in der CLI:
--id) – eine Zeichenfolge vom Typstring(UTF-8-kodierte Zeichenfolge).Eine eindeutige Kennung für den neuen Auftrag. Die Standardeinstellung ist eine automatisch generierte UUID.
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maxHPONumberOfTrainingJobs (in der CLI:
--max-hpo-number-of-training-jobs) – Ganzzahl vom Typinteger(32-Bit-Ganzzahl mit Vorzeichen).Maximale Gesamtzahl der Trainingsaufträge, die für den Hyperparameter-Optimierungsauftrag gestartet werden sollen. Der Standardwert ist 2. Neptune ML passt automatisch die Hyperparameter des Machine Learning-Modells an. Um ein Modell mit guter Leistung zu erhalten, verwenden Sie mindestens 10 Aufträge (mit anderen Worten, setzen Sie
maxHPONumberOfTrainingJobsauf 10). Im Allgemeinen sind die Ergebnisse umso besser, je mehr Optimierungsläufe durchgeführt werden. -
maxHPOParallelTrainingJobs (in der CLI:
--max-hpo-parallel-training-jobs) – Ganzzahl vom Typinteger(32-Bit-Ganzzahl mit Vorzeichen).Maximale Anzahl parallel Trainingsaufträge, die für den Hyperparameter-Optimierungsauftrag gestartet werden sollen. Der Standardwert ist 2. Die Anzahl der Aufträge, die Sie parallel ausführen können, ist durch die verfügbaren Ressourcen auf Ihrer Trainings-Instance begrenzt.
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neptuneIamRoleArn (in der CLI:
--neptune-iam-role-arn) – eine Zeichenfolge vom Typstring(UTF-8-kodierte Zeichenfolge).Der ARN einer IAM-Rolle, die Neptune den Zugriff auf SageMaker- und Amazon S3-Ressourcen ermöglicht. Dieser muss in Ihrer DB-Cluster-Parametergruppe aufgeführt sein, andernfalls tritt ein Fehler auf.
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previousModelTrainingJobId (in der CLI:
--previous-model-training-job-id) – eine Zeichenfolge vom Typstring(UTF-8-kodierte Zeichenfolge).Die Auftrags-ID eines abgeschlossenen Modelltrainingsauftrags, den Sie auf der Grundlage aktualisierter Daten schrittweise aktualisieren möchten.
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s3OutputEncryptionKMSKey (in der CLI:
--s-3-output-encryption-kms-key) – eine Zeichenfolge vom Typstring(UTF-8-kodierte Zeichenfolge).Der Amazon Key Management Service (KMS)-Schlüssel, den SageMaker verwendet, um die Ausgabe des Verarbeitungsauftrags zu verschlüsseln. Die Standardeinstellung ist None (Kein).
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sagemakerIamRoleArn (in der CLI:
--sagemaker-iam-role-arn) – eine Zeichenfolge vom Typstring(UTF-8-kodierte Zeichenfolge).Der ARN einer IAM-Rolle für die Ausführung von SageMaker. Dieser muss in Ihrer DB-Cluster-Parametergruppe aufgeführt sein, andernfalls tritt ein Fehler auf.
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securityGroupIds (in der CLI:
--security-group-ids) – eine Zeichenfolge vom Typstring(UTF-8-kodierte Zeichenfolge).Die VPC-Sicherheitsgruppe. Die Standardeinstellung ist None (Kein).
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subnets (in der CLI:
--subnets) – eine Zeichenfolge vom Typstring(UTF-8-kodierte Zeichenfolge).Die IDs der Subnetze in der Neptune VPC. Die Standardeinstellung ist None (Kein).
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trainingInstanceType (in der CLI:
--training-instance-type) – eine Zeichenfolge vom Typstring(UTF-8-kodierte Zeichenfolge).Der Typ der ML-Instance, die für das Modelltraining verwendet wird. Alle Neptune ML-Modelle unterstützen CPU-, GPU- und MultiGPU-Training. Der Standardwert ist
ml.p3.2xlarge. Die Wahl des richtigen Instance-Typs für das Training hängt von der Art der Aufgabe, der Größe des Graphs und Ihrem Budget ab. -
trainingInstanceVolumeSizeInGB (in der CLI:
--training-instance-volume-size-in-gb) – Ganzzahl vom Typinteger(32-Bit-Ganzzahl mit Vorzeichen).Die Größe des Festplattenvolumens der Trainings-Instance. Sowohl die Eingabedaten als auch das Ausgabemodell werden auf der Festplatte gespeichert. Daher muss das Volumen groß genug sein, um beide Datensätze aufzunehmen. Der Standardwert ist 0. Falls nicht angegeben oder 0, wählt Neptune ML eine Festplatten-Volumengröße auf der Grundlage der im Datenverarbeitungsschritt generierten Empfehlung aus.
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trainingTimeOutInSeconds (in der CLI:
--training-time-out-in-seconds) – Ganzzahl vom Typinteger(32-Bit-Ganzzahl mit Vorzeichen).Timeout in Sekunden für den Trainingsauftrag. Der Standardwert ist 86.400 (1 Tag).
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trainModelS3Location (in der CLI:
--train-model-s3-location) – Erforderlich: eine Zeichenfolge vom Typstring(UTF-8-kodierte Zeichenfolge).Der Ort in Amazon S3, an dem die Modellartefakte gespeichert werden sollen.
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volumeEncryptionKMSKey (in der CLI:
--volume-encryption-kms-key) – eine Zeichenfolge vom Typstring(UTF-8-kodierte Zeichenfolge).Der Amazon Key Management Service (Amazon KMS)-Schlüssel, den SageMaker verwendet, um Daten auf dem Speichervolumen zu verschlüsseln, das an die ML-Computing-Instances angefügt ist, die den Trainingsauftrag ausführen. Die Standardeinstellung ist None (Kein).
Antwort
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arn – eine Zeichenfolge vom Typ:
string(UTF-8-kodierte Zeichenfolge).Der ARN des neuen Modell-Trainingsauftrags.
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creationTimeInMillis (in der CLI: ) – Long vom Typ
long(32-Bit-Ganzzahl mit Vorzeichen).Die Zeit der Schaffung von Arbeitsplätzen im Rahmen der Modellausbildung in Millisekunden.
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id – eine Zeichenfolge vom Typ:
string(UTF-8-kodierte Zeichenfolge).Die eindeutige ID des neuen Modell-Trainingsauftrags.
Fehler
ListMLModelTrainingJobs (Aktion)
Der AWS CLI-Name für diese API lautet: list-ml-model-training-jobs.
Listet Neptune ML-Modelltrainingsaufträge auf. Siehe Modelltraining mit dem modeltraining-Befehl.
Wenn diese Operation in einem Neptune-Cluster mit aktivierter IAM-Authentifizierung aufgerufen wird, muss mit dem IAM-Benutzer oder der Rolle, die die Anforderung gestellt hat, eine Richtlinie verknüpft sein, die die IAM-Aktion neptune-db:neptune-db:ListMLModelTrainingJobs in diesem Cluster zulässt.
Anforderung
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maxItems (in der CLI:
--max-items) – ein ListMLModelTrainingJobsInputMaxItemsInteger vom Typinteger(eine 32-Bit-Ganzzahl mit Vorzeichen), zwischen 1 und 1024 ?st?s.Die maximale Anzahl der Elemente, die ausgegeben werden sollen (von 1 bis 1024; die Voreinstellung ist 10).
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neptuneIamRoleArn (in der CLI:
--neptune-iam-role-arn) – eine Zeichenfolge vom Typstring(UTF-8-kodierte Zeichenfolge).Der ARN einer IAM-Rolle, die Neptune den Zugriff auf SageMaker- und Amazon S3-Ressourcen ermöglicht. Dieser muss in Ihrer DB-Cluster-Parametergruppe aufgeführt sein, andernfalls tritt ein Fehler auf.
Antwort
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ids – eine Zeichenfolge vom Typ:
string(UTF-8-kodierte Zeichenfolge).Eine Seite mit der Liste der Auftrags-IDs für Modelltraining.
Fehler
GetMLModelTrainingJob (Aktion)
Der AWS CLI-Name für diese API lautet: get-ml-model-training-job.
Ruft Informationen über einen Trainingsauftrag für ein Neptune-ML-Modell ab. Siehe Modelltraining mit dem modeltraining-Befehl.
Wenn diese Operation in einem Neptune-Cluster mit aktivierter IAM-Authentifizierung aufgerufen wird, muss mit dem IAM-Benutzer oder der Rolle, die die Anforderung gestellt hat, eine Richtlinie verknüpft sein, die die IAM-Aktion neptune-db:GetMLModelTrainingJobStatus in diesem Cluster zulässt.
Anforderung
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id (in der CLI:
--id) – Erforderlich: eine Zeichenfolge vom Typstring(UTF-8-kodierte Zeichenfolge).Die eindeutige Kennung des abzurufenden Modelltrainingsauftrags.
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neptuneIamRoleArn (in der CLI:
--neptune-iam-role-arn) – eine Zeichenfolge vom Typstring(UTF-8-kodierte Zeichenfolge).Der ARN einer IAM-Rolle, die Neptune den Zugriff auf SageMaker- und Amazon S3-Ressourcen ermöglicht. Dieser muss in Ihrer DB-Cluster-Parametergruppe aufgeführt sein, andernfalls tritt ein Fehler auf.
Antwort
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hpoJob – Ein MLResourceDefinition-Objekt.
Der HPO-Auftrag.
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id – eine Zeichenfolge vom Typ:
string(UTF-8-kodierte Zeichenfolge).Die eindeutige Kennung dieses Modelltrainingsauftrags.
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mlModels – Ein Array mit mlConfigDefinition-Objekten.
Eine Liste der Konfigurationen der verwendeten ML-Modelle.
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modelTransformJob – Ein MLResourceDefinition-Objekt.
Der Modell-Transformationsauftrag.
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processingJob – Ein MLResourceDefinition-Objekt.
Der Datenverarbeitungsauftrag.
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status – eine Zeichenfolge vom Typ:
string(UTF-8-kodierte Zeichenfolge).Anzeigen des Status der Trainingsaufträge.
Fehler
CancelMLModelTrainingJob (Aktion)
Der AWS CLI-Name für diese API lautet: cancel-ml-model-training-job.
Bricht einen Trainingsauftrag für ein Neptune-ML-Modell ab. Siehe Modelltraining mit dem modeltraining-Befehl.
Wenn diese Operation in einem Neptune-Cluster mit aktivierter IAM-Authentifizierung aufgerufen wird, muss mit dem IAM-Benutzer oder der Rolle, die die Anforderung gestellt hat, eine Richtlinie verknüpft sein, die die IAM-Aktion neptune-db:CancelMLModelTrainingJob in diesem Cluster zulässt.
Anforderung
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clean (in der CLI:
--clean) – boolescher Wert vom Typboolean(boolescher Wert (wahr oder falsch)).Wenn auf
TRUEgesetzt, gibt dieses Flag an, dass alle Amazon S3-Artefakte gelöscht werden sollen, wenn der Auftrag gestoppt wird. Der Standardwert istFALSE. -
id (in der CLI:
--id) – Erforderlich: eine Zeichenfolge vom Typstring(UTF-8-kodierte Zeichenfolge).Die eindeutige Kennung des Modelltrainingsauftrags, der abgebrochen werden soll.
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neptuneIamRoleArn (in der CLI:
--neptune-iam-role-arn) – eine Zeichenfolge vom Typstring(UTF-8-kodierte Zeichenfolge).Der ARN einer IAM-Rolle, die Neptune den Zugriff auf SageMaker- und Amazon S3-Ressourcen ermöglicht. Dieser muss in Ihrer DB-Cluster-Parametergruppe aufgeführt sein, andernfalls tritt ein Fehler auf.
Antwort
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status – eine Zeichenfolge vom Typ:
string(UTF-8-kodierte Zeichenfolge).Der Status des Abbruchs.
Fehler
Modelltrainingsstrukturen:
CustomModelTrainingParameters (Struktur)
Enthält Trainingsparameter für benutzerdefinierte Modelle. Siehe Benutzerdefinierte Modelle in Neptune ML.
Felder
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sourceS3DirectoryPath – Erforderlich: eine Zeichenfolge vom Typ
string(UTF-8-kodierte Zeichenfolge).Der Pfad zum Amazon S3-Speicherort, an dem sich das Python-Modul befindet, das Ihr Modell implementiert. Muss auf einen gültigen vorhandenen Amazon S3-Speicherort verweisen, der mindestens ein Trainingsskript, ein Transformationsskript und eine
model-hpo-configuration.json-Datei enthält. -
trainingEntryPointScript – Dies ist eine Zeichenfolge vom Typ
string(UTF-8-kodierte Zeichenfolge).Der Name des Einstiegspunkts in Ihrem Modul eines Skripts, das Modelltraining durchführt und Hyperparameter als Befehlszeilenargumente verwendet, einschließlich fester Hyperparameter. Der Standardwert ist
training.py. -
transformEntryPointScript – Dies ist eine Zeichenfolge vom Typ
string(UTF-8-kodierte Zeichenfolge).Der Name des Einstiegspunkts in Ihrem Modul eines Skripts, das ausgeführt werden sollte, nachdem das beste Modell aus der Hyperparametersuche identifiziert wurde, um die für die Modellbereitstellung erforderlichen Modellartefakte zu berechnen. Es sollte ohne Befehlszeilenargumente ausgeführt werden können. Die Standardeinstellung ist
transform.py.
