Uso de un modelo entrenado para generar nuevos artefactos de modelo

Con el comando de transformación de modelos de Neptune ML, puede calcular artefactos de modelos, como incrustaciones de nodos, en datos de gráficos procesados mediante parámetros de modelo previamente entrenados.

Transformación de modelos para la inferencia incremental

En el flujo de trabajo de inferencia incremental de modelos, una vez que haya procesado los datos de gráficos actualizados que ha exportado de Neptune, puede iniciar un trabajo de transformación de modelo mediante un comando curl (o awscurl), tal y como se indica a continuación:

curl \
  -X POST https://(your Neptune endpoint)/ml/modeltransform
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
        "id" : "(a unique model-training job ID)",
        "dataProcessingJobId" : "(the data-processing job-id of a completed job)",
        "mlModelTrainingJobId": "(the ML model training job-id)",
        "modelTransformOutputS3Location" : "s3://(your Amazon S3 bucket)/neptune-model-transform/"
      }'

A continuación, puede transferir el ID de este trabajo a la llamada a la API de create-endpoints para crear un nuevo punto de conexión o actualizar uno existente con los nuevos artefactos del modelo generados por este trabajo. Esto permite que el punto de conexión nuevo o actualizado proporcione predicciones del modelo para los datos de gráficos actualizados.

Transformación de modelos para cualquier trabajo de entrenamiento

También puede proporcionar un parámetro trainingJobName para generar artefactos de modelos para cualquiera de los trabajos de entrenamiento de SageMaker AI lanzados durante el entrenamiento de modelos de Neptune ML. Dado que un trabajo de entrenamiento de modelos de Neptune ML puede lanzar muchos trabajos de entrenamiento de SageMaker AI, esto le ofrece la flexibilidad de crear un punto de conexión de inferencia basado en cualquiera de esos trabajos de entrenamiento de SageMaker AI.

Por ejemplo:

curl \
  -X POST https://(your Neptune endpoint)/ml/modeltransform
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
        "id" : "(a unique model-training job ID)",
        "trainingJobName" : "(name a completed SageMaker AI training job)",
        "modelTransformOutputS3Location" : "s3://(your Amazon S3 bucket)/neptune-model-transform/"
      }'

Si el trabajo de entrenamiento original era para un modelo personalizado proporcionado por el usuario, debe incluir un objeto customModelTransformParameters al invocar una transformación de modelo. Consulte Modelos personalizados de Neptune ML para obtener información sobre cómo implementar y utilizar un modelo personalizado.

Consulte El comando modeltransform para obtener más información sobre los trabajos de transformación de modelos.