endpoints コマンドを使用して推論エンドポイントを管理する - Amazon Neptune
推論エンドポイントの作成エンドポイントを取得するエンドポイントを削除します推論エンドポイントの一覧表示

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endpoints コマンドを使用して推論エンドポイントを管理する

Neptune ML endpoints コマンドを使用して、推論エンドポイントの作成、そのステータスの確認、削除、または既存の推論エンドポイントのリストを表示します。

Neptune ML endpoints コマンドを使用した推論エンドポイントの作成

トレーニングジョブによって作成されたモデルから推論エンドポイントを作成するための Neptune ML endpoints コマンドは、次のようになります。

curl \
  -X POST https://(your Neptune endpoint)/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)"
      }'

トレーニングジョブによって作成されたモデルから既存の推論エンドポイントを更新するための Neptune ML endpoints コマンドは、次のようになります。

curl \
  -X POST https://(your Neptune endpoint)/ml/endpoints
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
        "id" : "(a unique ID for the new endpoint)",
        "update" : "true",
        "mlModelTrainingJobId": "(the model-training job-id of a completed job)"
      }'

モデル変換ジョブによって作成されたモデルから推論エンドポイントを作成するための Neptune ML endpoints コマンドは、次のようになります。

curl \
  -X POST https://(your Neptune endpoint)/ml/endpoints
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
        "id" : "(a unique ID for the new endpoint)",
        "mlModelTransformJobId": "(the model-training job-id of a completed job)"
      }'

モデル変換ジョブによって作成されたモデルから既存の推論エンドポイントを更新するための Neptune ML endpoints コマンドは、次のようになります。

curl \
  -X POST https://(your Neptune endpoint)/ml/endpoints
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
        "id" : "(a unique ID for the new endpoint)",
        "update" : "true",
        "mlModelTransformJobId": "(the model-training job-id of a completed job)"
      }'
endpoints 推論エンドポイントの作成のパラメータ

  • id — (オプション) 新しい推論エンドポイントの一意の識別子。

    タイプ: 文字列。デフォルト値: 自動生成されたタイムスタンプ付きの名前。

  • mlModelTrainingJobId — 推論エンドポイントが指すモデルを作成した、完了したモデルトレーニングジョブのジョブ ID。

    タイプ: 文字列。

    注意: 次のいずれかを支給する必要があります。mlModelTrainingJobId または mlModelTransformJobId。

  • mlModelTransformJobId — 完了したモデル変換ジョブのジョブ ID。

    タイプ: 文字列。

    注意: 次のいずれかを支給する必要があります。mlModelTrainingJobId または mlModelTransformJobId。

  • update — (オプション) 存在する場合、このパラメータはこれが更新リクエストであることを示します。

    タイプ: ブール値。デフォルト: false

    注意: 次のいずれかを支給する必要があります。mlModelTrainingJobId または mlModelTransformJobId。

  • neptuneIamRoleArn – (オプション) Neptune に SageMaker AI および Amazon S3 リソースへのアクセスを提供する IAM ロールの ARN。

    タイプ: 文字列。注意: これは DB クラスターパラメータグループに一覧表示されている必要があります。そうしないと、エラーがスローされます。

  • modelName — (オプション) トレーニングのモデルタイプ。デフォルトでは、modelType に基づき ML モデルは自動的にデータ処理で使用されますが、ここで別のモデルタイプを指定できます。

    タイプ: 文字列。デフォルト値: rgcn の場合異種グラフと kge の場合ナレッジグラフ。有効な値: 異種グラフの場合: rgcn。ナレッジグラフの場合: kge、transe、distmult または rotate。

  • instanceType — (オプション) オンラインサービスに使用される ML インスタンスのタイプ。

    タイプ: 文字列。デフォルト: ml.m5.xlarge。

    注意: 推論エンドポイントの ML インスタンスの選択は、タスクタイプ、グラフサイズ、および予算によって異なります。「推論エンドポイントのインスタンスを選択する」を参照してください。

  • instanceCount — (オプション) 予測のためにエンドポイントにデプロイする Amazon EC2 インスタンスの最小数。

    タイプ: 整数。デフォルト: 1。

  • volumeEncryptionKMSKey – (オプション) エンドポイントを実行する ML コンピューティングインスタンス AWS Key Management Service （複数可AWS KMS) にアタッチされたストレージボリュームのデータを暗号化するために SageMaker AI が使用する () キー。

    タイプ: 文字列。デフォルト: なし。

Neptune ML endpoints コマンドを使用した推論エンドポイントのステータスの取得

インスタンスエンドポイントのステータスのサンプル Neptune ML endpoints コマンドは、次のようになります。

curl -s \
  "https://(your Neptune endpoint)/ml/endpoints/(the inference endpoint ID)" \
  | python -m json.tool
endpoints インスタンスエンドポイントステータスのパラメータ

  • id — (必須) 推論エンドポイントの一意の識別子。

    タイプ: 文字列。

  • neptuneIamRoleArn – (オプション) Neptune に SageMaker AI および Amazon S3 リソースへのアクセスを提供する IAM ロールの ARN。

    タイプ: 文字列。注意: これは DB クラスターパラメータグループに一覧表示されている必要があります。そうしないと、エラーがスローされます。

Neptune ML endpoints コマンドを使用したインスタンスエンドポイントの削除

インスタンスエンドポイントを削除するサンプル Neptune ML endpoints コマンドは、次のようになります。

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

または、このようになります。

curl -s \
  -X DELETE "https://(your Neptune endpoint)/ml/endpoints/(the inference endpoint ID)?clean=true"
endpoints 推論エンドポイントの削除のパラメータ

  • id — (必須) 推論エンドポイントの一意の識別子。

    タイプ: 文字列。

  • neptuneIamRoleArn – (オプション) Neptune に SageMaker AI および Amazon S3 リソースへのアクセスを提供する IAM ロールの ARN。

    タイプ: 文字列。注意: これは DB クラスターパラメータグループに一覧表示されている必要があります。そうしないと、エラーがスローされます。

  • clean — (オプション) このエンドポイントに関連するすべてのアーティファクトも削除する必要があることを示します。

    タイプ: ブール値。デフォルト: FALSE。

Neptune ML endpoints コマンドを使用した推論エンドポイントの一覧表示

推論エンドポイントを一覧表示するための Neptune ML endpoints コマンドは次のようになります。

curl -s "https://(your Neptune endpoint)/ml/endpoints" \
  | python -m json.tool

または、このようになります。

curl -s "https://(your Neptune endpoint)/ml/endpoints?maxItems=3" \
  | python -m json.tool
dataprocessing 推論エンドポイントの一覧表示のパラメータ

  • maxItems — (オプション) 返される項目の最大数。

    タイプ: 整数。デフォルト: 10。最大許容値: 1024。

  • neptuneIamRoleArn – (オプション) Neptune に SageMaker AI および Amazon S3 リソースへのアクセスを提供する IAM ロールの ARN。

    タイプ: 文字列。注意: これは DB クラスターパラメータグループに一覧表示されている必要があります。そうしないと、エラーがスローされます。