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Azioni di trasformazione del modello:
Strutture di trasformazione del modello:
Avvio MLModel TransformJob (azione)
Il nome AWS CLI per questa API è:. start-ml-model-transform-job
Crea un nuovo processo di trasformazione del modello. Vedi Utilizzo di un modello addestrato per generare nuovi artefatti del modello.
Richiesta
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baseProcessingInstanceType (nella CLI:
--base-processing-instance-type): una stringa di tipostring(una stringa con codifica UTF-8).Il tipo di istanza ML utilizzata nella preparazione e gestione dell'addestramento del modello ML. Si tratta di un'istanza di calcolo ML scelta in base ai requisiti di memoria per l'elaborazione dei dati e del modello di addestramento.
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baseProcessingInstanceVolumeSizeInGB (nella CLI:
--base-processing-instance-volume-size-in-gb): un valore Integer di tipointeger(numero intero a 32 bit con segno).La dimensione del volume del disco dell'istanza di addestramento in gigabyte. Il valore predefinito è 0. Sia i dati di input che il modello di output vengono archiviati su disco, quindi le dimensioni del volume devono essere sufficientemente grandi da contenere entrambi i set di dati. Se non è specificato o è pari a 0, Neptune ML seleziona la dimensione del volume del disco in base al suggerimento generato nella fase di elaborazione dati.
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customModelTransformParameters (nella CLI:
--custom-model-transform-parameters): un oggetto CustomModelTransformParameters.Informazioni di configurazione per una trasformazione del modello mediante un modello personalizzato. L'oggetto
customModelTransformParameterscontiene i seguenti campi, che devono avere valori compatibili con i parametri del modello salvati durante il processo di addestramento: -
dataProcessingJobId (nella CLI:
--data-processing-job-id): una stringa di tipostring(una stringa con codifica UTF-8).L'ID di un processo di elaborazione dati completato. Devi includere
dataProcessingJobIde unmlModelTrainingJobIdo untrainingJobName. -
id (nella CLI:
--id): una stringa di tipostring(una stringa con codifica UTF-8).Un identificatore univoco per il nuovo job. L'impostazione predefinita è un UUID generato automaticamente.
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mlModelTrainingJobId (nella CLI:
--ml-model-training-job-id): una stringa di tipostring(una stringa con codifica UTF-8).L'ID di un processo di addestramento del modello completato. Devi includere
dataProcessingJobIde unmlModelTrainingJobIdo untrainingJobName. -
modelTransformOutputS3Location (nella CLI:
--model-transform-output-s3-location): Obbligatorio: una stringa di tipostring(una stringa con codifica UTF-8).La posizione di Amazon S3 in cui devono essere archiviati gli artefatti del modello.
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neptuneIamRoleArn (nella CLI:
--neptune-iam-role-arn): una stringa di tipostring(una stringa con codifica UTF-8).L'ARN di un ruolo IAM che fornisce l'accesso a Neptune e alle risorse Amazon S3. SageMaker Deve essere elencato nel gruppo di parametri del cluster database o si verificherà un errore.
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s3OutputEncryptionKMSKey (nella CLI:
--s-3-output-encryption-kms-key): una stringa di tipostring(una stringa con codifica UTF-8).La chiave Amazon Key Management Service (KMS) SageMaker utilizzata per crittografare l'output del processo di elaborazione. Il valore predefinito è none.
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sagemakerIamRoleArn (nella CLI:
--sagemaker-iam-role-arn): una stringa di tipostring(una stringa con codifica UTF-8).L'ARN di un ruolo IAM per l' SageMaker esecuzione. Deve essere elencato nel gruppo di parametri del cluster database o si verificherà un errore.
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securityGroupIds (nella CLI:
--security-group-ids): una stringa di tipostring(una stringa con codifica UTF-8).Il gruppo di sicurezza VPC. IDs Il valore predefinito è None (Nessuno).
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subnets (nella CLI:
--subnets): una stringa di tipostring(una stringa con codifica UTF-8).Le sottoreti IDs del VPC di Neptune. Il valore predefinito è None (Nessuno).
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trainingJobName (nella CLI:
--training-job-name): una stringa di tipostring(una stringa con codifica UTF-8).Il nome di un processo di formazione completato. SageMaker Devi includere
dataProcessingJobIde unmlModelTrainingJobIdo untrainingJobName. -
volumeEncryptionKMSKey (nella CLI:
--volume-encryption-kms-key): una stringa di tipostring(una stringa con codifica UTF-8).La chiave Amazon Key Management Service (KMS) SageMaker utilizzata per crittografare i dati sul volume di storage collegato alle istanze di calcolo ML che eseguono il processo di formazione. Il valore predefinito è None (Nessuno).
Risposta
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arn: una stringa di tipo
string(una stringa con codifica UTF-8).L'ARN del processo di trasformazione del modello.
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creationTimeInMillis: un valore Long di tipo
long(numero intero a 64 bit con segno).Il tempo di creazione del processo di trasformazione del modello, in millisecondi.
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id: una stringa di tipo
string(una stringa con codifica UTF-8).L'ID univoco del nuovo processo di trasformazione del modello.
Errori
Elenco (azione) MLModel TransformJobs
Il nome AWS CLI per questa API è:. list-ml-model-transform-jobs
Restituisce un elenco di processi IDs di trasformazione del modello. Vedi Utilizzo di un modello addestrato per generare nuovi artefatti del modello.
Richiesta
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maxItems(nella CLI:
--max-items) — un elenco ListMLModelTransformJobsInputMaxItemsInteger, di tipo:integer(un intero con segno a 32 bit), non meno di 1 o più di 1024? 1? s.Il numero massimo di elementi da restituire (da 1 a 1024; l'impostazione predefinita è 10).
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neptuneIamRoleArn (nella CLI:
--neptune-iam-role-arn): una stringa di tipostring(una stringa con codifica UTF-8).L'ARN di un ruolo IAM che fornisce l'accesso a Neptune e alle risorse Amazon S3. SageMaker Deve essere elencato nel gruppo di parametri del cluster database o si verificherà un errore.
Risposta
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ids: una stringa di tipo
string(una stringa con codifica UTF-8).Una pagina dall'elenco delle trasformazioni dei modelli. IDs
Errori
Get MLModel TransformJob (azione)
Il nome AWS CLI per questa API è:. get-ml-model-transform-job
Ottiene informazioni su un processo di trasformazione del modello specificato. Vedi Utilizzo di un modello addestrato per generare nuovi artefatti del modello.
Richiesta
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id (nella CLI:
--id): Obbligatorio: una stringa di tipostring(una stringa con codifica UTF-8).L'identificatore univoco del processo di trasformazione del modello da recuperare.
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neptuneIamRoleArn (nella CLI:
--neptune-iam-role-arn): una stringa di tipostring(una stringa con codifica UTF-8).L'ARN di un ruolo IAM che fornisce l'accesso a Neptune e alle risorse Amazon S3. SageMaker Deve essere elencato nel gruppo di parametri del cluster database o si verificherà un errore.
Risposta
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baseProcessingJob: un oggetto MlResourceDefinition.
Il processo di elaborazione dati di base.
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id: una stringa di tipo
string(una stringa con codifica UTF-8).L'identificatore univoco del processo di trasformazione del modello da recuperare.
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models: una matrice di oggetti MlConfigDefinition.
Un elenco delle informazioni di configurazione per i modelli utilizzati.
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remoteModelTransformJob: un oggetto MlResourceDefinition.
Il processo di trasformazione del modello remoto.
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status: una stringa di tipo
string(una stringa con codifica UTF-8).Lo stato del processo di trasformazione del modello.
Errori
Annulla (azione) MLModel TransformJob
Il nome AWS CLI per questa API è:. cancel-ml-model-transform-job
Annulla un processo di trasformazione del modello specificato. Vedi Utilizzo di un modello addestrato per generare nuovi artefatti del modello.
Richiesta
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clean (nella CLI:
--clean): un valore booleano di tipoboolean[un valore booleano (vero o falso)].Se questo flag è impostato su
TRUE, tutti gli artefatti Neptune ML S3 devono essere eliminati quando il job viene interrotto. Il valore predefinito èFALSE. -
id (nella CLI:
--id): Obbligatorio: una stringa di tipostring(una stringa con codifica UTF-8).L'ID univoco del processo di trasformazione del modello da annullare.
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neptuneIamRoleArn (nella CLI:
--neptune-iam-role-arn): una stringa di tipostring(una stringa con codifica UTF-8).L'ARN di un ruolo IAM che fornisce l'accesso a Neptune e alle risorse Amazon S3. SageMaker Deve essere elencato nel gruppo di parametri del cluster database o si verificherà un errore.
Risposta
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status: una stringa di tipo
string(una stringa con codifica UTF-8).Lo stato dell'annullamento.
Errori
Strutture di trasformazione del modello:
CustomModelTransformParameters (struttura)
Contiene parametri personalizzati per la trasformazione del modello. Vedi Utilizzo di un modello addestrato per generare nuovi artefatti del modello.
Campi
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sourceS3DirectoryPath: Obbligatorio: una stringa di tipo
string(una stringa con codifica UTF-8).Il percorso della posizione Amazon S3 in cui si trova il modulo Python che implementa il modello. Deve indicare una posizione Amazon S3 esistente valida che contenga almeno uno script di addestramento, uno script di trasformazione e un file
model-hpo-configuration.json. -
transformEntryPointScript: questa è una stringa di tipo
string(una stringa con codifica UTF-8).Il nome del punto di ingresso nel modulo di uno script che deve essere eseguito dopo aver identificato il modello migliore ottenuto dalla ricerca degli iperparametri, in modo da calcolare gli artefatti del modello necessari per l'implementazione del modello. Deve poter essere eseguito senza argomenti della riga di comando. Il valore predefinito è
transform.py.
