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Benutzerdefinierte Modelle in Neptune ML
In Neptune ML können Sie mithilfe von Python Ihre eigenen benutzerdefinierten Modellimplementierungen definieren. Sie können in der Neptune-ML-Infrastruktur benutzerdefinierte Modelle wie die integrierten Modelle trainieren, bereitstellen und verwenden, um mittels Diagrammabfragen Vorhersagen zu erhalten.
Anmerkung
Induktive Inferenz in Echtzeit wird zurzeit für benutzerdefinierte Modelle nicht unterstützt.
Sie können mit der Implementierung eines eigenen benutzerdefinierten Modells in Python beginnen, indem Sie den Beispielen im Neptune-ML-Toolkit-Beispielen
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