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Neptune ML 推理端点 API
推理端点操作:
CreateMLEndpoint(操作)
此 API 的 AWS CLI 名称为:create-ml-endpoint
。
创建新的 Neptune ML 推理端点,此推理端点允许您查询模型训练过程构造的一个特定模型。请参阅使用端点命令管理推理端点。
在启用了 IAM 身份验证的 Neptune 集群中调用此操作时,发出请求的 IAM 用户或角色必须附加允许在该集群中执行 neptune-db:CreateMLEndpoint IAM 操作的策略。
请求
-
id(在 CLI 中:
--id
)– 一个字符串,类型为:string
(UTF-8 编码的字符串)。新推理端点的唯一标识符。默认为自动生成的带有时间戳的名称。
-
instanceCount(在 CLI 中:
--instance-count
)– 一个整数,类型为:integer
(带符号的 32 位整数)。部署到端点以进行预测的最少 Amazon EC2 实例数量。默认值为 1
-
instanceType(在 CLI 中:
--instance-type
)– 一个字符串,类型为:string
(UTF-8 编码的字符串)。用于在线服务的 Neptune ML 实例的类型。默认为
ml.m5.xlarge
。为推理端点选择 ML 实例取决于任务类型、图形大小和预算。 -
mlModelTrainingJobId(在 CLI 中:
--ml-model-training-job-id
)– 一个字符串,类型为:string
(UTF-8 编码的字符串)。已完成的模型训练任务的任务 ID,该任务创建了推理端点将指向的模型。您必须提供
mlModelTrainingJobId
或mlModelTransformJobId
。 -
mlModelTransformJobId(在 CLI 中:
--ml-model-transform-job-id
)– 一个字符串,类型为:string
(UTF-8 编码的字符串)。已完成的模型转换任务的任务 ID。您必须提供
mlModelTrainingJobId
或mlModelTransformJobId
。 -
modelName(在 CLI 中:
--model-name
)– 一个字符串,类型为:string
(UTF-8 编码的字符串)。用于训练的模型类型。默认情况下,Neptune ML 模型是根据数据处理中使用的
modelType
自动生成的,但您可以在此处指定不同的模型类型。默认情况下,rgcn
用于异构图形,kge
用于知识图谱。对于异构图,唯一有效值为rgcn
。知识图谱的有效值为:kge
、transe
、distmult
和rotate
。 -
neptuneIamRoleArn(在 CLI 中:
--neptune-iam-role-arn
)– 一个字符串,类型为:string
(UTF-8 编码的字符串)。向 Neptune 提供对 SageMaker 和 Amazon S3 资源的访问权限的 IAM 角色的 ARN。必须将其列在您的数据库集群参数组中,否则将引发错误。
-
update(在 CLI 中:
--update
)– 一个布尔值,类型为:boolean
[布尔值(true 或 false)]。如果设置为
true
,则update
表示这是更新请求。默认为false
。您必须提供mlModelTrainingJobId
或mlModelTransformJobId
。 -
volumeEncryptionKMSKey(在 CLI 中:
--volume-encryption-kms-key
)– 一个字符串,类型为:string
(UTF-8 编码的字符串)。Amazon Key Management Service (Amazon KMS) 密钥,SageMaker 使用它来加密连接到运行训练任务的 ML 计算实例的存储卷上的数据。默认值为 None (无)。
响应
-
arn – 一个字符串,类型为:
string
(UTF-8 编码的字符串)。新推理端点的 ARN。
-
creationTimeInMillis – 长整型,类型为:
long
(有符号的 64 位整数)。端点创建时间,以毫秒为单位。
-
id – 一个字符串,类型为:
string
(UTF-8 编码的字符串)。新推理端点的唯一 ID。
错误
ListMLEndpoints(操作)
此 API 的 AWS CLI 名称为:list-ml-endpoints
。
列出现有的推理端点。请参阅使用端点命令管理推理端点。
在启用了 IAM 身份验证的 Neptune 集群中调用此操作时,发出请求的 IAM 用户或角色必须附加允许在该集群中执行 neptune-db:ListMLEndpoints IAM 操作的策略。
请求
-
maxItems(在 CLI 中:
--max-items
)– ListMLEndpointsInputMaxItemsInteger,类型为:integer
(带符号的 32 位整数),不小于 1 或大于 1024。要返回的最大项目数(从 1 到 1024;默认值为 10)。
-
neptuneIamRoleArn(在 CLI 中:
--neptune-iam-role-arn
)– 一个字符串,类型为:string
(UTF-8 编码的字符串)。向 Neptune 提供对 SageMaker 和 Amazon S3 资源的访问权限的 IAM 角色的 ARN。必须将其列在您的数据库集群参数组中,否则将发生错误。
响应
-
ids – 一个字符串,类型为:
string
(UTF-8 编码的字符串)。推理端点 ID 列表中的一页。
错误
GetMLEndpoint(操作)
此 API 的 AWS CLI 名称为:get-ml-endpoint
。
检索有关推理端点的详细信息。请参阅使用端点命令管理推理端点。
在启用了 IAM 身份验证的 Neptune 集群中调用此操作时,发出请求的 IAM 用户或角色必须附加允许在该集群中执行 neptune-db:GetMLEndpointStatus IAM 操作的策略。
请求
-
id(在 CLI 中:
--id
)– 必需:一个字符串,类型为:string
(UTF-8 编码的字符串)。推理端点的唯一标识符。
-
neptuneIamRoleArn(在 CLI 中:
--neptune-iam-role-arn
)– 一个字符串,类型为:string
(UTF-8 编码的字符串)。向 Neptune 提供对 SageMaker 和 Amazon S3 资源的访问权限的 IAM 角色的 ARN。必须将其列在您的数据库集群参数组中,否则将发生错误。
响应
-
endpoint – 一个 MlResourceDefinition 对象。
端点定义。
-
endpointConfig – 一个 MlConfigDefinition 对象。
端点配置。
-
id – 一个字符串,类型为:
string
(UTF-8 编码的字符串)。推理端点的唯一标识符。
-
status – 一个字符串,类型为:
string
(UTF-8 编码的字符串)。推理端点的状态。
错误
DeleteMLEndpoint(操作)
此 API 的 AWS CLI 名称为:delete-ml-endpoint
。
取消创建 Neptune ML 推理端点。请参阅使用端点命令管理推理端点。
在启用了 IAM 身份验证的 Neptune 集群中调用此操作时,发出请求的 IAM 用户或角色必须附加允许在该集群中执行 neptune-db:DeleteMLEndpoint IAM 操作的策略。
请求
-
clean(在 CLI 中:
--clean
)– 一个布尔值,类型为:boolean
[布尔值(true 或 false)]。如果将此标志设置为
TRUE
,则应在任务停止时删除所有 Neptune ML S3 构件。默认为FALSE
。 -
id(在 CLI 中:
--id
)– 必需:一个字符串,类型为:string
(UTF-8 编码的字符串)。推理端点的唯一标识符。
-
neptuneIamRoleArn(在 CLI 中:
--neptune-iam-role-arn
)– 一个字符串,类型为:string
(UTF-8 编码的字符串)。向 Neptune 提供对 SageMaker 和 Amazon S3 资源的访问权限的 IAM 角色的 ARN。必须将其列在您的数据库集群参数组中,否则将引发错误。
响应
-
status – 一个字符串,类型为:
string
(UTF-8 编码的字符串)。取消的状态。