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# Neptune ML のカスタムモデル
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**注記**  
Neptune ML カスタムモデルのサポートは、古いバージョンの Python 3 に依存しています。up-to-date依存関係を持つカスタム GNN モデルを作成して実行するには、[SageMaker で GraphStorm ](https://graphstorm.readthedocs.io/en/v0.3.1/cli/model-training-inference/distributed/sagemaker.html)を使用します。  
[リアルタイムの帰納的推論](machine-learning-overview-evolving-data.md#inductive-vs-transductive-inference)は、現在、カスタムモデルではサポートされていません。

Neptune ML では、Python を使用して独自のカスタムモデルの実装を定義できます。組み込みモデルの場合と同様に、Neptune ML インフラストラクチャを使用してカスタムモデルをトレーニングおよびデプロイし、グラフクエリを使用して予測を取得できます。

Python で独自のカスタムモデルの実装を開始するには、[Neptune ML ツールキットの例](https://github.com/awslabs/neptuneml-toolkit/tree/main/examples/custom-models/)に従い、また Neptune ML ツールキットで提供されているモデルコンポーネントを使用します。詳細については次のセクションで説明します。

**Contents**
+ [Neptune ML のカスタムモデルの概要](machine-learning-custom-model-overview.md)
  + [Neptune ML でカスタムモデルを使用する時期](machine-learning-custom-model-overview.md#machine-learning-custom-models-when-to-use)
  + [Neptune ML でカスタムモデルを開発して使用するためのワークフロー](machine-learning-custom-model-overview.md#machine-learning-custom-model-workflow)
+ [Neptune ML でのカスタムモデル開発](machine-learning-custom-model-development.md)
  + [Neptune ML でのカスタムモデルトレーニングスクリプト開発](machine-learning-custom-model-development.md#machine-learning-custom-model-training-script)
  + [Neptune ML でのカスタムモデル変換スクリプト開発](machine-learning-custom-model-development.md#machine-learning-custom-model-transform-script)
  + [Neptune MLのカスタム `model-hpo-configuration.json` ファイル](machine-learning-custom-model-development.md#machine-learning-custom-model-hpo-configuration-file)
  + [Neptune ML でのカスタムモデル実装のローカルテスト](machine-learning-custom-model-development.md#machine-learning-custom-model-testing)