Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.

# Menggunakan template Neptunus AWS CloudFormation ML untuk memulai dengan cepat di cluster DB baru
<a name="machine-learning-quick-start"></a>

Cara termudah untuk memulai dengan Neptunus ML adalah dengan menggunakan CloudFormation template quick-start. Template ini menginstal semua komponen yang diperlukan, termasuk cluster DB Neptunus baru, semua peran IAM yang diperlukan, dan notebook grafik Neptunus baru untuk mempermudah bekerja dengan Neptunus ML.

**Untuk membuat tumpukan mulai cepat Neptune ML**

1. Untuk meluncurkan CloudFormation tumpukan di CloudFormation konsol, pilih salah satu tombol **Launch Stack** di tabel berikut:    
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/neptune/latest/userguide/machine-learning-quick-start.html)

1.  Pada halaman **Pilih Templat**, pilih **Selanjutnya**.

1. Pada halaman **Tentukan Detail**, pilih **Selanjutnya**.

1. Pada halaman **Opsi**, pilih **Selanjutnya**.

1. Pada halaman **Ulasan**, ada dua kotak centang yang perlu Anda centang:
   + Yang pertama mengakui bahwa AWS CloudFormation mungkin membuat sumber daya IAM dengan nama khusus.
   + Yang kedua mengakui bahwa AWS CloudFormation mungkin memerlukan `CAPABILITY_AUTO_EXPAND` kemampuan untuk tumpukan baru. `CAPABILITY_AUTO_EXPAND`secara eksplisit memungkinkan CloudFormation untuk memperluas makro secara otomatis saat membuat tumpukan, tanpa tinjauan sebelumnya.

     Pelanggan sering membuat set perubahan dari template yang diproses sehingga perubahan yang dibuat oleh makro dapat ditinjau sebelum benar-benar membuat tumpukan. Untuk informasi selengkapnya, lihat CloudFormation [CreateStack](https://docs.aws.amazon.com/AWSCloudFormation/latest/APIReference/API_CreateStack.html)API.

   Lalu pilih **Buat**.

Template mulai cepat membuat dan mengatur berikut ini:
+ Klaster DB Neptune.
+ IAM role yang diperlukan (dan melampirkannya).
+ Grup EC2 keamanan Amazon yang diperlukan.
+ Titik akhir SageMaker AI VPC yang diperlukan.
+ Sebuah grup parameter klaster DB untuk Neptune ML.
+ Parameter yang diperlukan dalam grup parameter itu.
+ Notebook SageMaker AI dengan sampel notebook yang sudah terisi sebelumnya untuk Neptunus ML. Perhatikan bahwa tidak semua ukuran instans tersedia di setiap wilayah, jadi Anda harus memastikan bahwa ukuran instans notebook yang dipilih adalah salah satu yang didukung wilayah Anda.
+ Layanan Ekspor Neptune.

Saat tumpukan mulai cepat siap, buka notebook SageMaker AI yang dibuat template dan lihat contoh yang telah diisi sebelumnya. Mereka akan membantu Anda men-download set data sampel untuk digunakan bereksperimen dengan kemampuan Neptune ML.

Mereka juga dapat menghemat banyak waktu saat Anda menggunakan Neptune ML. Misalnya, lihat sihir [%neptune\$1ml](notebooks-magics.md#notebooks-line-magics-neptune_ml) garis, dan sihir [%%neptune\$1ml](notebooks-magics.md#notebooks-cell-magics-neptune_ml) sel yang didukung notebook ini.

Anda juga dapat menggunakan AWS CLI perintah berikut untuk menjalankan template quick-start CloudFormation :

```
aws cloudformation create-stack \
  --stack-name neptune-ml-fullstack-$(date '+%Y-%m-%d-%H-%M') \
  --template-url https://aws-neptune-customer-samples.s3.amazonaws.com/v2/cloudformation-templates/neptune-ml-nested-stack.json \
  --parameters ParameterKey=EnableIAMAuthOnExportAPI,ParameterValue=(true if you have IAM auth enabled, or false otherwise) \
               ParameterKey=Env,ParameterValue=test$(date '+%H%M')\
  --capabilities CAPABILITY_IAM \
  --region (the AWS region, like us-east-1) \
  --disable-rollback \
  --profile (optionally, a named CLI profile of yours)
```