기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다. # Neptune ML 모델 훈련 API **모델 훈련 작업:** + [StartMLModelTrainingJob(작업)](#StartMLModelTrainingJob) + [ListMLModelTrainingJobs(작업)](#ListMLModelTrainingJobs) + [GetMLModelTrainingJob(작업)](#GetMLModelTrainingJob) + [CancelMLModelTrainingJob(작업)](#CancelMLModelTrainingJob) **모델 훈련 구조:** + [CustomModelTrainingParameters(구조)](#CustomModelTrainingParameters) ## StartMLModelTrainingJob(작업)         이 API의 AWS CLI 이름은 `start-ml-model-training-job`입니다. Neptune ML 모델 훈련 작업을 새로 생성합니다. [`modeltraining` 명령을 사용한 모델 훈련](https://docs.aws.amazon.com/neptune/latest/userguide/machine-learning-api-modeltraining.html)을 참조합니다. IAM 인증이 사용 설정된 Neptune 클러스터에서 이 작업을 호출하는 경우 요청을 생성하는 IAM 사용자 또는 역할에는 해당 클러스터에서 [neptune-db:StartMLModelTrainingJob](https://docs.aws.amazon.com/neptune/latest/userguide/iam-dp-actions.html#startmlmodeltrainingjob) IAM 작업을 허용하는 정책이 연결되어 있어야 합니다. **요청** + **baseProcessingInstanceType**(CLI의 경우: `--base-processing-instance-type`) - String, 유형은 `string`(UTF-8 인코딩 문자열)입니다. ML 모델 훈련 준비 및 관리에 사용되는 ML 인스턴스 유형입니다. 훈련 데이터 및 모델을 처리하는 데 필요한 메모리 요구 사항을 기반으로 선택된 CPU 인스턴스입니다. + **customModelTrainingParameters**(CLI의 경우: `--custom-model-training-parameters`) - [CustomModelTrainingParameters](#CustomModelTrainingParameters) 객체입니다. 사용자 지정 모델 훈련 구성입니다. 이는 JSON 객체입니다. + **dataProcessingJobId**(CLI의 경우: `--data-processing-job-id`) - *필수:* String, 유형은 `string`(UTF-8 인코딩 문자열)입니다. 훈련에서 사용할 데이터를 생성하여 완료된 데이터 처리 작업의 작업 ID입니다. + **enableManagedSpotTraining**(CLI의 경우: `--enable-managed-spot-training`) - Boolean, 유형은 `boolean`(부울(true 또는 false) 값)입니다. Amazon Elastic Compute Cloud 스팟 인스턴스를 사용하여 기계 학습 모델 훈련 비용을 최적화합니다. 기본값은 `False`입니다. + **id**(CLI의 경우: `--id`) - String, 유형은 `string`(UTF-8 인코딩 문자열)입니다. 새 작업의 고유 식별자입니다. 기본값은 자동 생성된 UUID입니다. + **maxHPONumberOfTrainingJobs**(CLI의 경우: `--max-hpo-number-of-training-jobs`) - Integer, 유형은 `integer`(32비트 부호 있는 정수)입니다. 하이퍼파라미터 튜닝 작업을 위해 시작할 최대 총 훈련 작업 수입니다. 기본값은 2입니다. Neptune ML은 기계 학습 모델의 하이퍼파라미터를 자동으로 튜닝합니다. 성능이 좋은 모델을 확보하려면 최소 10개 이상의 작업(즉 `maxHPONumberOfTrainingJobs` 값을 10으로 설정)을 사용합니다. 일반적으로 튜닝 실행 횟수가 많을수록 더 좋은 결과를 얻을 수 있습니다. + **maxHPOParallelTrainingJobs**(CLI의 경우: `--max-hpo-parallel-training-jobs`) - Integer, 유형은 `integer`(32비트 부호 있는 정수)입니다. 하이퍼파라미터 튜닝 작업을 위해 시작할 최대 병렬 훈련 작업 수입니다. 기본값은 2입니다. 실행할 수 있는 병렬 작업 수는 훈련 인스턴스에서 사용 가능한 리소스에 따라 제한됩니다. + **neptuneIamRoleArn**(CLI의 경우: `--neptune-iam-role-arn`) - String, 유형은 `string`(UTF-8 인코딩 문자열)입니다. SageMaker와 Amazon S3 리소스에 대한 Neptune의 액세스 권한을 제공하는 IAM 역할의 ARN입니다. 이는 DB 클러스터 파라미터 그룹에 나열되어 있어야 합니다. 그렇지 않으면 오류가 발생합니다. + **previousModelTrainingJobId**(CLI의 경우: `--previous-model-training-job-id`) - String, 유형은 `string`(UTF-8 인코딩 문자열)입니다. 업데이트된 데이터를 기반으로 하여 점진적으로 업데이트하려는 완료된 모델 훈련 작업의 작업 ID입니다. + **s3OutputEncryptionKMSKey**(CLI의 경우: `--s-3-output-encryption-kms-key`) - String, 유형은 `string`(UTF-8 인코딩 문자열)입니다. SageMaker가 처리 작업의 출력을 암호화하는 데 사용하는 Amazon Key Management Service(Amazon KMS) 키입니다. 기본값은 없습니다. + **sagemakerIamRoleArn**(CLI의 경우: `--sagemaker-iam-role-arn`) - String, 유형은 `string`(UTF-8 인코딩 문자열)입니다. SageMaker 실행을 위한 IAM 역할의 ARN입니다. 이 ARN은 DB 클러스터 파라미터 그룹에 나열되어 있어야 합니다. 그렇지 않으면 오류가 발생합니다. + **securityGroupIds**(CLI의 경우: `--security-group-ids`) - String, 유형은 `string`(UTF-8 인코딩 문자열)입니다. VPC 보안 그룹 ID입니다. 기본값은 없습니다. + **subnets**(CLI의 경우: `--subnets`) - String, 유형은 `string`(UTF-8 인코딩 문자열)입니다. Neptune VPC의 서브넷 ID입니다. 기본값은 없습니다. + **trainingInstanceType**(CLI의 경우: `--training-instance-type`) - String, 유형은 `string`(UTF-8 인코딩 문자열)입니다. 모델 훈련에 사용되는 ML 인스턴스 유형입니다. 모든 Neptune ML 모델은 CPU, GPU 및 다중 GPU 훈련을 지원합니다. 기본값은 `ml.p3.2xlarge`입니다. 훈련에 적합한 인스턴스 유형을 선택하는 것은 작업 유형, 그래프 크기, 예산에 따라 달라집니다. + **trainingInstanceVolumeSizeInGB**(CLI의 경우: `--training-instance-volume-size-in-gb`) - Integer, 유형은 `integer`(32비트 부호 있는 정수)입니다. 훈련 인스턴스의 디스크 볼륨 크기입니다. 입력 데이터와 출력 모델 모두 디스크에 저장되므로 볼륨 크기는 두 데이터 집합을 모두 저장할 수 있을 만큼 커야 합니다. 기본값은 0입니다. 지정하지 않거나 0인 경우 Neptune ML은 데이터 처리 단계에서 생성된 권장 사항에 따라 디스크 볼륨 크기를 선택합니다. + **trainingTimeOutInSeconds**(CLI의 경우: `--training-time-out-in-seconds`) - Integer, 유형은 `integer`(32비트 부호 있는 정수)입니다. 훈련 작업의 제한 시간(초 단위)입니다. 기본값은 86,400(1일)입니다. + **trainModelS3Location**(CLI의 경우: `--train-model-s3-location`) - *필수:* String, 유형은 `string`(UTF-8 인코딩 문자열)입니다. 모델 아티팩트가 저장되는 Amazon S3의 위치입니다. + **volumeEncryptionKMSKey**(CLI의 경우: `--volume-encryption-kms-key`) - String, 유형은 `string`(UTF-8 인코딩 문자열)입니다. 훈련 작업을 실행하는 ML 컴퓨팅 인스턴스에 연결된 스토리지 볼륨에서 데이터를 암호화하는 데 SageMaker가 사용하는 Amazon Key Management Service(Amazon KMS) 키입니다. 기본값은 없습니다. **응답**: + **arn** - String, 유형은 `string`(UTF-8 인코딩 문자열)입니다. 새 모델 훈련 작업의 ARN입니다. + **creationTimeInMillis** - Long, 유형은 `long`(64비트 부호가 있는 정수)입니다. 모델 훈련 작업 생성 시간(밀리초 단위)입니다. + **id** - String, 유형은 `string`(UTF-8 인코딩 문자열)입니다. 새 모델 훈련 작업의 고유 ID입니다. **오류** + [UnsupportedOperationException](data-api-dp-errors.md#UnsupportedOperationException) + [BadRequestException](data-api-dp-errors.md#BadRequestException) + [MLResourceNotFoundException](data-api-dp-errors.md#MLResourceNotFoundException) + [InvalidParameterException](data-api-dp-errors.md#InvalidParameterException) + [ClientTimeoutException](data-api-dp-errors.md#ClientTimeoutException) + [PreconditionsFailedException](data-api-dp-errors.md#PreconditionsFailedException) + [ConstraintViolationException](data-api-dp-errors.md#ConstraintViolationException) + [InvalidArgumentException](data-api-dp-errors.md#InvalidArgumentException) + [MissingParameterException](data-api-dp-errors.md#MissingParameterException) + [IllegalArgumentException](data-api-dp-errors.md#IllegalArgumentException) + [TooManyRequestsException](data-api-dp-errors.md#TooManyRequestsException) ## ListMLModelTrainingJobs(작업)         이 API의 AWS CLI 이름은 `list-ml-model-training-jobs`입니다. Neptune ML 모델 훈련 작업을 나열합니다. [`modeltraining` 명령을 사용한 모델 훈련](https://docs.aws.amazon.com/neptune/latest/userguide/machine-learning-api-modeltraining.html)을 참조합니다. IAM 인증이 사용 설정된 Neptune 클러스터에서 이 작업을 호출하는 경우 요청을 생성하는 IAM 사용자 또는 역할에는 해당 클러스터에서 [neptune-db:neptune-db:ListMLModelTrainingJobs](https://docs.aws.amazon.com/neptune/latest/userguide/iam-dp-actions.html#neptune-db:listmlmodeltrainingjobs) IAM 작업을 허용하는 정책이 연결되어 있어야 합니다. **요청** + **maxItems**(CLI의 경우: `--max-items`) - ListMLModelTrainingJobsInputMaxItemsInteger, 유형은 1\~1,024자인 `integer`(32비트 부호 있는 정수)입니다. 반환할 항목의 최대 수입니다(1\~1024이며, 기본값은 10). + **neptuneIamRoleArn**(CLI의 경우: `--neptune-iam-role-arn`) - String, 유형은 `string`(UTF-8 인코딩 문자열)입니다. SageMaker와 Amazon S3 리소스에 대한 Neptune의 액세스 권한을 제공하는 IAM 역할의 ARN입니다. 이는 DB 클러스터 파라미터 그룹에 나열되어 있어야 합니다. 그렇지 않으면 오류가 발생합니다. **응답**: + **ids** - String, 유형은 `string`(UTF-8 인코딩 문자열)입니다. 모델 훈련 작업 ID 목록 페이지입니다. **오류** + [UnsupportedOperationException](data-api-dp-errors.md#UnsupportedOperationException) + [BadRequestException](data-api-dp-errors.md#BadRequestException) + [MLResourceNotFoundException](data-api-dp-errors.md#MLResourceNotFoundException) + [InvalidParameterException](data-api-dp-errors.md#InvalidParameterException) + [ClientTimeoutException](data-api-dp-errors.md#ClientTimeoutException) + [PreconditionsFailedException](data-api-dp-errors.md#PreconditionsFailedException) + [ConstraintViolationException](data-api-dp-errors.md#ConstraintViolationException) + [InvalidArgumentException](data-api-dp-errors.md#InvalidArgumentException) + [MissingParameterException](data-api-dp-errors.md#MissingParameterException) + [IllegalArgumentException](data-api-dp-errors.md#IllegalArgumentException) + [TooManyRequestsException](data-api-dp-errors.md#TooManyRequestsException) ## GetMLModelTrainingJob(작업)         이 API의 AWS CLI 이름은 `get-ml-model-training-job`입니다. Neptune ML 모델 훈련 작업에 대한 정보를 검색합니다. [`modeltraining` 명령을 사용한 모델 훈련](https://docs.aws.amazon.com/neptune/latest/userguide/machine-learning-api-modeltraining.html)을 참조합니다. IAM 인증이 사용 설정된 Neptune 클러스터에서 이 작업을 호출하는 경우 요청을 생성하는 IAM 사용자 또는 역할에는 해당 클러스터에서 [neptune-db:GetMLModelTrainingJobStatus](https://docs.aws.amazon.com/neptune/latest/userguide/iam-dp-actions.html#getmlmodeltrainingjobstatus) IAM 작업을 허용하는 정책이 연결되어 있어야 합니다. **요청** + **id**(CLI의 경우: `--id`) - *필수:* String, 유형은 `string`(UTF-8 인코딩 문자열)입니다. 검색할 모델 훈련 작업의 고유 식별자입니다. + **neptuneIamRoleArn**(CLI의 경우: `--neptune-iam-role-arn`) - String, 유형은 `string`(UTF-8 인코딩 문자열)입니다. SageMaker와 Amazon S3 리소스에 대한 Neptune의 액세스 권한을 제공하는 IAM 역할의 ARN입니다. 이는 DB 클러스터 파라미터 그룹에 나열되어 있어야 합니다. 그렇지 않으면 오류가 발생합니다. **응답**: + **hpoJob** – [MlResourceDefinition](data-api-dp-ml-data-processing.md#MlResourceDefinition) 객체입니다. HPO 작업입니다. + **id** - String, 유형은 `string`(UTF-8 인코딩 문자열)입니다. 이 모델 훈련 작업의 고유 식별자입니다. + **mlModels** – [MlConfigDefinition](data-api-dp-ml-data-processing.md#MlConfigDefinition) 객체의 배열입니다. 사용 중인 ML 모델의 구성 목록입니다. + **modelTransformJob** – [MlResourceDefinition](data-api-dp-ml-data-processing.md#MlResourceDefinition) 객체입니다. 모델 변환 작업입니다. + **processingJob** – [MlResourceDefinition](data-api-dp-ml-data-processing.md#MlResourceDefinition) 객체입니다. 데이터 처리 작업입니다. + **status** - String, 유형은 `string`(UTF-8 인코딩 문자열)입니다. 모델 훈련 작업의 상태입니다. **오류** + [UnsupportedOperationException](data-api-dp-errors.md#UnsupportedOperationException) + [BadRequestException](data-api-dp-errors.md#BadRequestException) + [MLResourceNotFoundException](data-api-dp-errors.md#MLResourceNotFoundException) + [InvalidParameterException](data-api-dp-errors.md#InvalidParameterException) + [ClientTimeoutException](data-api-dp-errors.md#ClientTimeoutException) + [PreconditionsFailedException](data-api-dp-errors.md#PreconditionsFailedException) + [ConstraintViolationException](data-api-dp-errors.md#ConstraintViolationException) + [InvalidArgumentException](data-api-dp-errors.md#InvalidArgumentException) + [MissingParameterException](data-api-dp-errors.md#MissingParameterException) + [IllegalArgumentException](data-api-dp-errors.md#IllegalArgumentException) + [TooManyRequestsException](data-api-dp-errors.md#TooManyRequestsException) ## CancelMLModelTrainingJob(작업)         이 API의 AWS CLI 이름은 `cancel-ml-model-training-job`입니다. Neptune ML 모델 훈련 작업을 취소합니다. [`modeltraining` 명령을 사용한 모델 훈련](https://docs.aws.amazon.com/neptune/latest/userguide/machine-learning-api-modeltraining.html)을 참조합니다. IAM 인증이 사용 설정된 Neptune 클러스터에서 이 작업을 호출하는 경우 요청을 생성하는 IAM 사용자 또는 역할에는 해당 클러스터에서 [neptune-db:CancelMLModelTrainingJob](https://docs.aws.amazon.com/neptune/latest/userguide/iam-dp-actions.html#cancelmlmodeltrainingjob) IAM 작업을 허용하는 정책이 연결되어 있어야 합니다. **요청** + **clean**(CLI의 경우: `--clean`) - Boolean, 유형은 `boolean`(부울(true 또는 false) 값)입니다. `TRUE`로 설정된 경우 이 플래그는 작업이 중지될 때 모든 Amazon S3 아티팩트를 삭제하도록 지정합니다. 기본값은 `FALSE`입니다. + **id**(CLI의 경우: `--id`) - 필수: String, 유형은 `string`(UTF-8 인코딩 문자열)입니다.** 취소할 모델 훈련 작업의 고유 식별자입니다. + **neptuneIamRoleArn**(CLI의 경우: `--neptune-iam-role-arn`) - String, 유형은 `string`(UTF-8 인코딩 문자열)입니다. SageMaker와 Amazon S3 리소스에 대한 Neptune의 액세스 권한을 제공하는 IAM 역할의 ARN입니다. 이는 DB 클러스터 파라미터 그룹에 나열되어 있어야 합니다. 그렇지 않으면 오류가 발생합니다. **응답**: + **status** - String, 유형은 `string`(UTF-8 인코딩 문자열)입니다. 취소 상태입니다. **오류** + [UnsupportedOperationException](data-api-dp-errors.md#UnsupportedOperationException) + [BadRequestException](data-api-dp-errors.md#BadRequestException) + [MLResourceNotFoundException](data-api-dp-errors.md#MLResourceNotFoundException) + [InvalidParameterException](data-api-dp-errors.md#InvalidParameterException) + [ClientTimeoutException](data-api-dp-errors.md#ClientTimeoutException) + [PreconditionsFailedException](data-api-dp-errors.md#PreconditionsFailedException) + [ConstraintViolationException](data-api-dp-errors.md#ConstraintViolationException) + [InvalidArgumentException](data-api-dp-errors.md#InvalidArgumentException) + [MissingParameterException](data-api-dp-errors.md#MissingParameterException) + [IllegalArgumentException](data-api-dp-errors.md#IllegalArgumentException) + [TooManyRequestsException](data-api-dp-errors.md#TooManyRequestsException) ## *모델 훈련 구조:* ## CustomModelTrainingParameters(구조) 사용자 지정 모델 학습 파라미터가 포함되어 있습니다. [Neptune ML의 사용자 지정 모델](https://docs.aws.amazon.com/neptune/latest/userguide/machine-learning-custom-models.html)을 참조합니다. **Fields** + **sourceS3DirectoryPath** - *필수*는 String이며, 유형은 `string`(UTF-8 인코딩 문자열)입니다. 모델을 구현하는 Python 모듈이 위치한 Amazon S3 위치 경로입니다. 이는 최소한 훈련 스크립트, 변환 스크립트 및 `model-hpo-configuration.json` 파일을 포함하는 유효한 기존 Amazon S3 위치를 가리켜야 합니다. + **trainingEntryPointScript** - String이며, 유형은 `string`(UTF-8 인코딩 문자열)입니다. 모델 훈련을 수행하고 하이퍼파라미터를 명령줄 인수로 취하는 스크립트(예: 고정값 하이퍼파라미터)의 모듈 진입점 이름입니다. 기본값은 `training.py`입니다. + **transformEntryPointScript** - String이며, 유형은 `string`(UTF-8 인코딩 문자열)입니다. 모델 배포에 필요한 모델 아티팩트를 계산하기 위해 하이퍼파라미터 검색에서 최적의 모델을 식별한 후 실행해야 하는 스크립트의 모듈 내 진입점 이름입니다. 명령줄 인수 없이 실행할 수 있어야 하며 기본값은 `transform.py`입니다.