Le traduzioni sono generate tramite traduzione automatica. In caso di conflitto tra il contenuto di una traduzione e la versione originale in Inglese, quest'ultima prevarrà. # Elaborazione dei dati tramite il comando `dataprocessing` Si utilizza il comando `dataprocessing` in Neptune ML per creare un processo di elaborazione dei dati, controllarne lo stato, arrestarlo o elencare tutti i processi di elaborazione dei dati attivi. ## Creazione di un processo di elaborazione dei dati con il comando `dataprocessing` in Neptune ML Un tipico comando `dataprocessing` in Neptune ML per la creazione di un nuovo processo ha il seguente aspetto: ``` 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)" }' ``` Un comando per avviare una rielaborazione incrementale ha il seguente aspetto: ``` 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)" }' ``` **Parametri per il comando `dataprocessing` per la creazione del processo** + **`id`** (*facoltativo*): identificatore univoco per il nuovo processo. *Tipo:* stringa. *Impostazione predefinita*: un UUID generato automaticamente. + **`previousDataProcessingJobId`** (*facoltativo*): ID del processo di elaborazione dei dati completato che è stato eseguito su una versione precedente dei dati. *Tipo:* stringa. *Impostazione predefinita*: *none*. *Nota*: usa questo parametro per l'elaborazione incrementale dei dati, per aggiornare il modello in caso di modifica dei dati del grafo (ma non quando i dati sono stati eliminati). + **`inputDataS3Location`**— (*Obbligatorio*) L'URI della posizione Amazon S3 in cui desideri che l' SageMaker IA scarichi i dati necessari per eseguire il processo di elaborazione dei dati. *Tipo:* stringa. + **`processedDataS3Location`**— (*Obbligatorio*) L'URI della posizione Amazon S3 in cui desideri che l' SageMaker IA salvi i risultati di un processo di elaborazione dati. *Tipo:* stringa. + **`sagemakerIamRoleArn`**— (*Facoltativo*) L'ARN di un ruolo IAM per l'esecuzione dell' SageMaker IA. *Tipo:* stringa. *Nota*: deve essere elencato nel gruppo di parametri del cluster database o si verificherà un errore. + **`neptuneIamRoleArn`**— (*Facoltativo*) L'Amazon Resource Name (ARN) di un ruolo IAM che l' SageMaker IA può assumere per eseguire attività per tuo conto. *Tipo:* stringa. *Nota*: deve essere elencato nel gruppo di parametri del cluster database o si verificherà un errore. + **`processingInstanceType`** (*facoltativo*): tipo di istanza ML utilizzata durante l'elaborazione dei dati. La sua memoria deve essere sufficientemente grande da contenere il set di dati elaborato. *Tipo:* stringa. *Impostazione predefinita*: tipo `ml.r5` più piccolo, la cui memoria è dieci volte più grande delle dimensioni dei dati dei grafi esportati su disco. *Nota*: Neptune ML può selezionare automaticamente il tipo di istanza. Per informazioni, consulta [Selezione di un'istanza per l'elaborazione dei dati](machine-learning-on-graphs-instance-selection.md#machine-learning-on-graphs-processing-instance-size). + **`processingInstanceVolumeSizeInGB`** (*facoltativo*): dimensioni del volume del disco dell'istanza di elaborazione. Sia i dati di input che i dati elaborati vengono archiviati su disco, quindi le dimensioni del volume devono essere sufficientemente grandi da contenere entrambi i set di dati. *Tipo*: numero intero. *Default*: `0` *Nota*: se non è specificato o se è pari a 0, Neptune ML sceglie automaticamente le dimensioni del volume in base a quelle dei dati. + **`processingTimeOutInSeconds`** (*facoltativo*): timeout in secondi per il processo di elaborazione dei dati. *Tipo*: numero intero. *Impostazione predefinita*: `86,400` (7 giorni) + **`modelType`** (*facoltativo*): uno dei due tipi di modello attualmente supportati da Neptune ML: modelli a grafo eterogenei (`heterogeneous`) e grafo della conoscenza (`kge`). *Tipo:* stringa. *Impostazione predefinita*: *none*. *Nota*: se non è specificato, Neptune ML sceglie automaticamente il tipo di modello in base ai dati. + **`configFileName`** (*facoltativo*): file di specifica dei dati che descrive come caricare i dati dei grafi esportati per l'addestramento. Il file viene generato automaticamente dal kit di strumenti di esportazione Neptune. *Tipo:* stringa. *Default*: `training-data-configuration.json` + **`subnets`**— (*Facoltativo*) Le sottoreti IDs del VPC di Neptune. *Tipo*: elenco di stringhe. *Impostazione predefinita*: *none*. + **`securityGroupIds`**— (*Facoltativo*) Il gruppo di sicurezza VPC. IDs *Tipo*: elenco di stringhe. *Impostazione predefinita*: *none*. + **`volumeEncryptionKMSKey`**— (*Facoltativo*) La chiave AWS Key Management Service (AWS KMS) utilizzata da SageMaker AI per crittografare i dati sul volume di archiviazione collegato alle istanze di calcolo ML che eseguono il processo di elaborazione. *Tipo:* stringa. *Impostazione predefinita*: *none*. + **`enableInterContainerTrafficEncryption`** (*facoltativo*): abilita o disabilita la crittografia del traffico tra container nei processi di addestramento o di ottimizzazione degli iperparametri. *Tipo*: booleano. *Impostazione predefinita*: *True*. **Nota** Il parametro `enableInterContainerTrafficEncryption` è disponibile solo nel [rilascio del motore 1.2.0.2.R3](engine-releases-1.2.0.2.R3.md). + **`s3OutputEncryptionKMSKey`**— (*Facoltativo*) La chiave AWS Key Management Service (AWS KMS) utilizzata dall' SageMaker IA per crittografare l'output del processo di formazione. *Tipo:* stringa. *Impostazione predefinita*: *none*. ## Recupero dello stato di un processo di elaborazione dei dati con il comando `dataprocessing` in Neptune ML Un comando `dataprocessing` di esempio in Neptune ML per lo stato di un processo ha il seguente aspetto: ``` curl -s \ "https://(your Neptune endpoint)/ml/dataprocessing/(the job ID)" \ | python -m json.tool ``` **Parametri per il comando `dataprocessing` per lo stato del processo** + **`id`** (*obbligatorio*): identificatore univoco del processo di elaborazione dei dati. *Tipo:* stringa. + **`neptuneIamRoleArn`**— (*Facoltativo*) L'ARN di un ruolo IAM che fornisce a Neptune l'accesso alle risorse AI e SageMaker Amazon S3. *Tipo:* stringa. *Nota*: deve essere elencato nel gruppo di parametri del cluster database o si verificherà un errore. ## Arresto di un processo di elaborazione dei dati con il comando `dataprocessing` in Neptune ML Un comando `dataprocessing` di esempio in Neptune ML per l'arresto di un processo ha il seguente aspetto: ``` curl -s \ -X DELETE "https://(your Neptune endpoint)/ml/dataprocessing/(the job ID)" ``` Oppure questo: ``` curl -s \ -X DELETE "https://(your Neptune endpoint)/ml/dataprocessing/(the job ID)?clean=true" ``` **Parametri per il comando `dataprocessing` per l'arresto del processo** + **`id`** (*obbligatorio*): identificatore univoco del processo di elaborazione dei dati. *Tipo:* stringa. + **`neptuneIamRoleArn`**— (*Facoltativo*) L'ARN di un ruolo IAM che fornisce a Neptune l'accesso alle risorse AI e SageMaker Amazon S3. *Tipo:* stringa. *Nota*: deve essere elencato nel gruppo di parametri del cluster database o si verificherà un errore. + **`clean`** (*facoltativo*): questo flag specifica che tutti gli artefatti Amazon S3 devono essere eliminati quando il processo viene arrestato. *Tipo*: Boolean *Default*: `FALSE` ## Elenco dei processi di elaborazione dei dati attivi con il comando `dataprocessing` in Neptune ML. Un comando `dataprocessing` di esempio in Neptune ML per l'elenco dei processi attivi ha il seguente aspetto: ``` curl -s "https://(your Neptune endpoint)/ml/dataprocessing" ``` Oppure questo: ``` curl -s "https://(your Neptune endpoint)/ml/dataprocessing?maxItems=3" ``` **Parametri per il comando `dataprocessing` per l'elenco dei processi** + **`maxItems`** (*facoltativo*): numero massimo di elementi da restituire. *Tipo*: numero intero. *Default*: `10` *Valore massimo consentito*: `1024`. + **`neptuneIamRoleArn`**— (*Facoltativo*) L'ARN di un ruolo IAM che fornisce a Neptune l'accesso alle risorse AI e SageMaker Amazon S3. *Tipo:* stringa. *Nota*: deve essere elencato nel gruppo di parametri del cluster database o si verificherà un errore.