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# Benutzerdefinierte Modelle in Neptune ML
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**Anmerkung**  
Die Unterstützung benutzerdefinierter Neptune ML-Modelle basiert auf einer älteren Version von Python 3. [Um benutzerdefinierte GNN-Modelle mit up-to-date Abhängigkeiten zu erstellen und auszuführen, verwenden Sie on. GraphStorm SageMaker](https://graphstorm.readthedocs.io/en/v0.3.1/cli/model-training-inference/distributed/sagemaker.html)  
[Induktive Inferenz in Echtzeit](machine-learning-overview-evolving-data.md#inductive-vs-transductive-inference) wird zurzeit für benutzerdefinierte Modelle nicht unterstützt.

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.

Sie können mit der Implementierung eines eigenen benutzerdefinierten Modells in Python beginnen, indem Sie den [Beispielen im Neptune-ML-Toolkit-Beispielen](https://github.com/awslabs/neptuneml-toolkit/tree/main/examples/custom-models/) folgen und die im Neptune-ML-Toolkit bereitgestellten Modellkomponenten verwenden. In den folgenden Abschnitten finden Sie weitere Details.

**Contents**
+ [Übersicht über benutzerdefinierte Modelle in Neptune ML](machine-learning-custom-model-overview.md)
  + [Wann sollte ein benutzerdefiniertes Modell in Neptune ML verwendet werden](machine-learning-custom-model-overview.md#machine-learning-custom-models-when-to-use)
  + [Workflow für die Entwicklung und Verwendung eines benutzerdefinierten Modells in Neptune ML](machine-learning-custom-model-overview.md#machine-learning-custom-model-workflow)
+ [Entwicklung kundenspezifischer Modelle in Neptune ML](machine-learning-custom-model-development.md)
  + [Entwicklung benutzerdefinierter Modelltrainingsskripts in Neptune ML](machine-learning-custom-model-development.md#machine-learning-custom-model-training-script)
  + [Entwicklung benutzerdefinierter Modelltransformationsskripts in Neptune ML](machine-learning-custom-model-development.md#machine-learning-custom-model-transform-script)
  + [Benutzerdefinierte `model-hpo-configuration.json`-Datei in Neptune ML](machine-learning-custom-model-development.md#machine-learning-custom-model-hpo-configuration-file)
  + [Lokale Tests Ihrer benutzerdefinierten Modellimplementierung in Neptune ML](machine-learning-custom-model-development.md#machine-learning-custom-model-testing)