Batas Neptune ML

Jenis inferensi yang saat ini didukung adalah klasifikasi simpul, regresi simpul, klasifikasi tepi, regresi tepi, dan prediksi tautan (lihat). Kemampuan Neptune ML

Ukuran grafik maksimum yang dapat didukung Neptunus ML tergantung pada jumlah memori dan penyimpanan yang diperlukan selama persiapan data, pelatihan model, dan inferensi.

Ukuran maksimum payload inferensi untuk titik akhir SageMaker AI adalah 6 MiB. Akibatnya, inferensi induktif gagal jika muatan subgraf melebihi ukuran ini.

Neptunus ML saat ini hanya tersedia di Wilayah di mana Neptunus dan layanan lain yang bergantung padanya (seperti, Amazon API AWS Lambda Gateway dan Amazon AI) semuanya didukung. SageMaker

Ada perbedaan di Tiongkok (Beijing) dan Tiongkok (Ningxia) yang berkaitan dengan penggunaan default otentikasi IAM, seperti yang dijelaskan di sini bersama dengan perbedaan lainnya.

Titik akhir inferensi prediksi tautan yang diluncurkan oleh Neptunus ML saat ini hanya dapat memprediksi kemungkinan tautan dengan node yang ada dalam grafik selama pelatihan.

Misalnya, perhatikan grafik dengan User dan Movie simpul dan Rated tepi. Menggunakan model rekomendasi prediksi tautan Neptunus ML yang sesuai, Anda dapat menambahkan pengguna baru ke grafik dan meminta model memprediksi film untuk mereka, tetapi model hanya dapat merekomendasikan film yang ada selama pelatihan model. Meskipun penyematan User simpul dihitung secara real-time menggunakan subgraf lokal dan model GNN, dan karena itu dapat berubah seiring waktu saat pengguna menilai film, ini dibandingkan dengan penyematan film statis yang telah dihitung sebelumnya untuk rekomendasi akhir.

Model KGE yang didukung oleh Neptunus ML hanya berfungsi untuk tugas prediksi tautan, dan representasi khusus untuk simpul dan tipe tepi yang ada dalam grafik selama pelatihan. Ini berarti bahwa semua simpul dan tipe tepi yang dirujuk dalam kueri inferensi harus ada dalam grafik selama pelatihan. Prediksi untuk tipe tepi atau simpul baru tidak dapat dibuat tanpa melatih ulang model.

SageMaker AI ProcessingJob digunakan oleh pemrosesan data Neptunus, pelatihan model, dan pekerjaan transformasi model.

SageMaker AI HyperParameterTuningJob digunakan oleh pekerjaan pelatihan model Neptunus.

SageMaker AI TrainingJob digunakan oleh pekerjaan pelatihan model Neptunus.

SageMaker AI Endpoint digunakan oleh titik akhir inferensi Neptunus.