使用 dataprocessing 命令進行資料處理 - Amazon Neptune
建立資料處理工作取得工作狀態停止工作列出任務

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使用 dataprocessing 命令進行資料處理

您可以使用 Neptune ML dataprocessing 命令來建立資料處理工作、檢查其狀態、停止該工作，或列出所有作用中的資料處理工作。

使用 Neptune ML dataprocessing 命令建立資料處理工作

用於建立新工作的典型 Neptune ML dataprocessing 命令如下所示：

curl \
  -X POST https://(your Neptune endpoint)/ml/dataprocessing \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
        "inputDataS3Location" : "s3://(Amazon S3 bucket name)/(path to your input folder)",
        "id" : "(a job ID for the new job)",
        "processedDataS3Location" : "s3://(S3 bucket name)/(path to your output folder)"
      }'

要啟動增量重新處理的命令如下所示：

curl \
  -X POST https://(your Neptune endpoint)/ml/dataprocessing \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
        "inputDataS3Location" : "s3://(Amazon S3 bucket name)/(path to your input folder)",
        "id" : "(a job ID for this job)",
        "processedDataS3Location" : "s3://(S3 bucket name)/(path to your output folder)"
        "previousDataProcessingJobId" : "(the job ID of a previously completed job to update)"
}'
用於建立 dataprocessing 工作的參數

  • id – (選用) 新工作的唯一識別符。

    類型：字串 預設：自動產生的 UUID。

  • previousDataProcessingJobId – (選用) 在舊版資料上執行且已完成之資料處理工作的工作 ID。

    類型：字串 預設值：none。

    注意：使用此項進行增量資料處理，以在圖形資料變更時更新模型 (但在資料已遭刪除時不適用)。

  • inputDataS3Location – (必要) 您希望 SageMaker AI 下載執行資料處理任務所需資料URI之 Amazon S3 位置的 。

    類型：字串

  • processedDataS3Location – (必要) 您希望 SageMaker AI 儲存資料處理任務結果的 URI Amazon S3 位置。

    類型：字串

  • sagemakerIamRoleArn – (選用) AI SageMaker 執行ARNIAM角色的 。

    類型：字串 注意：這必須列示在您的資料庫叢集參數群組中，否則會發生錯誤。

  • neptuneIamRoleArn – (選用) SageMaker AI 可擔任以代表您執行任務之IAM角色的 Amazon Resource Name (ARN)。

    類型：字串 注意：這必須列示在您的資料庫叢集參數群組中，否則會發生錯誤。

  • processingInstanceType – (選用) 資料處理期間所使用的 ML 執行個體類型。它的記憶體應該大到足以保留處理後的資料集。

    類型：字串 預設值：最小的 ml.r5 類型，其記憶體十倍於磁碟上所匯出圖形資料的大小。

    注意：Neptune ML 可以自動選取執行個體類型。請參閱 選取執行個體進行資料處理。

  • processingInstanceVolumeSizeInGB – (選用) 處理執行個體的磁碟區大小。輸入資料和處理後的資料都會儲存在磁碟上，因此磁碟區大小必須大到足以保留這兩個資料集。

    類型：整數。預設︰0。

    注意：如果未指定或指定 0，Neptune ML 會根據資料大小自動選擇磁碟區大小。

  • processingTimeOutInSeconds – (選用) 資料處理工作的逾時 (以秒為單位)。

    類型：整數。預設值：86,400 (1 天)。

  • modelType – (選用) Neptune ML 目前支援的兩種模型類型之一：異質圖形模型 (heterogeneous) 和知識圖譜 (kge)。

    類型：字串 預設值：none。

    注意：如果未指定，Neptune ML 會根據資料自動選擇模型類型。

  • configFileName – (選用) 描述如何載入所匯出圖形資料進行訓練的資料規格檔案。Neptune 匯出工具組會自動產生此檔案。

    類型：字串 預設︰training-data-configuration.json。

  • subnets – (選用) Neptune 中子網路IDs的 VPC。

    類型：字串清單。預設值：none。

  • securityGroupIds – (選用) VPC安全群組 IDs。

    類型：字串清單。預設值：none。

  • volumeEncryptionKMSKey – (選用) SageMaker AI 用來加密連接至執行處理任務之 ML 運算執行個體之儲存磁碟區上的資料之 AWS Key Management Service (AWS KMS) 金鑰。

    類型：字串 預設值：none。

  • enableInterContainerTrafficEncryption – (選用) 在訓練或超參數調校工作中啟用或停用容器間流量加密。

    類型：布林值。預設值：true。

    注意

    enableInterContainerTrafficEncryption 參數僅適用於引擎版本 1.2.0.2.R3。

  • s3OutputEncryptionKMSKey – (選用) SageMaker AI 用來加密訓練任務輸出的 AWS Key Management Service (AWS KMS) 金鑰。

    類型：字串 預設值：none。

使用 Neptune ML dataprocessing 命令取得資料處理工作的狀態

工作狀態的範例 Neptune ML dataprocessing 命令如下所示：

curl -s \
  "https://(your Neptune endpoint)/ml/dataprocessing/(the job ID)" \
  | python -m json.tool
dataprocessing 工作狀態的參數

  • id – (必要) 資料處理工作的唯一識別符。

    類型：字串

  • neptuneIamRoleArn – (選用) 提供 Neptune 存取 SageMaker AI 和 Amazon S3 資源ARNIAM的角色。

    類型：字串 注意：這必須列示在您的資料庫叢集參數群組中，否則會發生錯誤。

使用 Neptune ML dataprocessing 命令停止資料處理工作

用於停止工作的範例 Neptune ML dataprocessing 命令如下所示：

curl -s \
  -X DELETE "https://(your Neptune endpoint)/ml/dataprocessing/(the job ID)"

或如下所示：

curl -s \
  -X DELETE "https://(your Neptune endpoint)/ml/dataprocessing/(the job ID)?clean=true"
dataprocessing 停止工作的參數

  • id – (必要) 資料處理工作的唯一識別符。

    類型：字串

  • neptuneIamRoleArn – (選用) 提供 Neptune 存取 SageMaker AI 和 Amazon S3 資源ARNIAM的角色。

    類型：字串 注意：這必須列示在您的資料庫叢集參數群組中，否則會發生錯誤。

  • clean – (選用) 此旗標指定在工作停止時應刪除所有 Amazon S3 成品。

    類型：布林值。預設︰FALSE。

使用 Neptune ML dataprocessing 命令列出作用中的資料處理工作

用於列出作用中工作的範例 Neptune ML dataprocessing 命令如下所示：

curl -s "https://(your Neptune endpoint)/ml/dataprocessing"

或如下所示：

curl -s "https://(your Neptune endpoint)/ml/dataprocessing?maxItems=3"
dataprocessing 列出工作的參數

  • maxItems – (選用) 要傳回的項目數上限。

    類型：整數。預設︰10。允許的最大值：1024。

  • neptuneIamRoleArn – (選用) 提供 Neptune 存取 SageMaker AI 和 Amazon S3 資源ARNIAM的角色。

    類型：字串 注意：這必須列示在您的資料庫叢集參數群組中，否則會發生錯誤。