Las traducciones son generadas a través de traducción automática. En caso de conflicto entre la traducción y la version original de inglés, prevalecerá la version en inglés.
Creación de un punto de conexión de inferencia para consultar
Un punto de conexión de inferencia le permite consultar un modelo específico que se creó durante el proceso de entrenamiento del modelo. El punto de conexión se relaciona con el modelo de mejor rendimiento de un tipo determinado que el proceso de entrenamiento fue capaz de generar. A continuación, el punto de conexión puede aceptar las consultas de Gremlin de Neptune y devolver las predicciones de ese modelo para las entradas de las consultas. Una vez creado el punto de conexión de inferencia, permanecerá activo hasta que lo elimine.
Administración de puntos de conexión de inferencia para Neptune ML
Una vez que haya completado el entrenamiento del modelo con los datos que ha exportado desde Neptune, puede crear un punto final de inferencia mediante un comando como el siguiente:
- AWS CLI
-
aws neptunedata create-ml-endpoint \
--endpoint-url https://your-neptune-endpoint:port \
--id "(a unique ID for the new endpoint)" \
--ml-model-training-job-id "(the model-training job-id of a completed job)"
Para obtener más información, consulte la create-ml-endpointReferencia de AWS CLI comandos.
- SDK
-
import boto3
from botocore.config import Config
client = boto3.client(
'neptunedata',
endpoint_url='https://your-neptune-endpoint:port',
config=Config(read_timeout=None, retries={'total_max_attempts': 1})
)
response = client.create_ml_endpoint(
id='(a unique ID for the new endpoint)',
mlModelTrainingJobId='(the model-training job-id of a completed job)'
)
print(response)
- awscurl
-
awscurl https://your-neptune-endpoint:port/ml/endpoints \
--region us-east-1 \
--service neptune-db \
-X POST \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{
"id" : "(a unique ID for the new endpoint)",
"mlModelTrainingJobId": "(the model-training job-id of a completed job)"
}'
En este ejemplo se supone que sus AWS credenciales están configuradas en su entorno. us-east-1Sustitúyala por la región de tu cúmulo de Neptuno.
- curl
-
curl \
-X POST https://your-neptune-endpoint:port/ml/endpoints \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{
"id" : "(a unique ID for the new endpoint)",
"mlModelTrainingJobId": "(the model-training job-id of a completed job)"
}'
También puede crear un punto de conexión de inferencia a partir de un modelo creado por un trabajo de transformación de modelo completado, prácticamente de la misma manera:
- AWS CLI
-
aws neptunedata create-ml-endpoint \
--endpoint-url https://your-neptune-endpoint:port \
--id "(a unique ID for the new endpoint)" \
--ml-model-transform-job-id "(the model-transform job-id of a completed job)"
Para obtener más información, consulte create-ml-endpointla Referencia de AWS CLI comandos.
- SDK
-
import boto3
from botocore.config import Config
client = boto3.client(
'neptunedata',
endpoint_url='https://your-neptune-endpoint:port',
config=Config(read_timeout=None, retries={'total_max_attempts': 1})
)
response = client.create_ml_endpoint(
id='(a unique ID for the new endpoint)',
mlModelTransformJobId='(the model-transform job-id of a completed job)'
)
print(response)
- awscurl
-
awscurl https://your-neptune-endpoint:port/ml/endpoints \
--region us-east-1 \
--service neptune-db \
-X POST \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{
"id" : "(a unique ID for the new endpoint)",
"mlModelTransformJobId": "(the model-transform job-id of a completed job)"
}'
En este ejemplo se supone que sus AWS credenciales están configuradas en su entorno. us-east-1Sustitúyala por la región de tu cúmulo de Neptuno.
- curl
-
curl \
-X POST https://your-neptune-endpoint:port/ml/endpoints \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{
"id" : "(a unique ID for the new endpoint)",
"mlModelTransformJobId": "(the model-transform job-id of a completed job)"
}'
Las instrucciones sobre cómo utilizar estos comandos se explican en El comando endpoints, junto con información sobre cómo obtener el estado de un punto de conexión, cómo eliminar un punto de conexión y cómo enumerar todos los puntos de conexión de inferencia.
