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# API de transformação de modelos do Neptune ML
**Ações de transformação de modelos:**
+ [StartMLModelTransformJob (ação)](#StartMLModelTransformJob)
+ [ListMLModelTransformJobs (ação)](#ListMLModelTransformJobs)
+ [GetMLModelTransformJob (ação)](#GetMLModelTransformJob)
+ [CancelMLModelTransformJob (ação)](#CancelMLModelTransformJob)
**Estruturas de transformação de modelos:**
+ [CustomModelTransformParameters (estrutura)](#CustomModelTransformParameters)
## StartMLModelTransformJob (ação)
O nome da CLI da AWS para essa API é: `start-ml-model-transform-job`.
Cria um trabalho de transformação de modelos. Consulte [Usar um modelo treinado para gerar novos artefatos de modelo](https://docs.aws.amazon.com/neptune/latest/userguide/machine-learning-model-transform.html).
Ao invocar essa operação em um cluster do Neptune com a autenticação do IAM habilitada, o usuário ou o perfil do IAM que faz a solicitação deve ter uma política anexada que viabilize a ação do IAM [neptune-db:StartMLModelTransformJob](https://docs.aws.amazon.com/neptune/latest/userguide/iam-dp-actions.html#startmlmodeltransformjob) nesse cluster.
**Solicitação**
+ **baseProcessingInstanceType** (na CLI: `--base-processing-instance-type`): uma string, do tipo: `string` (uma string codificada em UTF-8).
O tipo de instância de ML usada na preparação e no gerenciamento do treinamento de modelos de ML. É uma instância de computação de ML escolhida com base nos requisitos de memória para processar os dados e o modelo de treinamento.
+ **baseProcessingInstanceVolumeSizeInGB** (na CLI: `--base-processing-instance-volume-size-in-gb`): um valor inteiro, do tipo: `integer` (um valor inteiro assinado de 32 bits).
O tamanho do volume do disco da instância de treinamento em gigabytes. O padrão é 0. Tanto os dados de entrada quanto o modelo de saída são armazenados em disco, portanto, o tamanho do volume deve ser grande o suficiente para conter os dois conjuntos de dados. Se não for especificado ou for 0, o Neptune ML selecionará um tamanho de volume de disco com base na recomendação gerada na etapa de processamento de dados.
+ **customModelTransformParameters** (na CLI: `--custom-model-transform-parameters`): um objeto [CustomModelTransformParameters](#CustomModelTransformParameters).
Informações de configuração para uma transformação de modelos usando um modelo personalizado. O objeto `customModelTransformParameters` contém os seguintes campos, que devem ter valores compatíveis com os parâmetros do modelo salvos do trabalho de treinamento:
+ **dataProcessingJobId** (na CLI: `--data-processing-job-id`): uma string, do tipo: `string` (uma string codificada em UTF-8).
O ID de um trabalho de processamento de dados concluído. Você deve incluir `dataProcessingJobId` e especificar `mlModelTrainingJobId` ou `trainingJobName`.
+ **id** (na CLI: `--id`): uma string, do tipo: `string` (uma string codificada em UTF-8).
Um identificador exclusivo do novo trabalho. O padrão é um UUID gerado automaticamente.
+ **mlModelTrainingJobId** (na CLI: `--ml-model-training-job-id`): uma string, do tipo: `string` (uma string codificada em UTF-8).
O ID de um trabalho de treinamento de modelos concluído. Você deve incluir `dataProcessingJobId` e especificar `mlModelTrainingJobId` ou `trainingJobName`.
+ **modelTransformOutputS3Location** (na CLI: `--model-transform-output-s3-location`): *obrigatório:* uma string, do tipo: `string` (uma string codificada em UTF-8).
O local no Amazon S3 onde os artefatos do modelo devem ser armazenados.
+ **neptuneIamRoleArn** (na CLI: `--neptune-iam-role-arn`): uma string, do tipo: `string` (uma string codificada em UTF-8).
O ARN de um perfil do IAM que concede ao Neptune acesso aos recursos do SageMaker e do Amazon S3. Deve estar listado no grupo de parâmetros do cluster de banco de dados ou ocorrerá um erro.
+ **s3OutputEncryptionKMSKey** (na CLI: `--s-3-output-encryption-kms-key`): uma string, do tipo: `string` (uma string codificada em UTF-8).
A chave do Amazon Key Management Service (KMS) que o SageMaker usa para criptografar a saída do trabalho de processamento. O padrão é nenhum.
+ **sagemakerIamRoleArn** (na CLI: `--sagemaker-iam-role-arn`): uma string, do tipo: `string` (uma string codificada em UTF-8).
O ARN de um perfil do IAM para execução do SageMaker. Deve estar listado no grupo de parâmetros do cluster de banco de dados ou ocorrerá um erro.
+ **securityGroupIds** (na CLI: `--security-group-ids`): uma string, do tipo: `string` (uma string codificada em UTF-8).
Os IDs dos grupos de segurança da VPC. O padrão é Nenhum.
+ **subnets** (na CLI: `--subnets`): uma string, do tipo: `string` (uma string codificada em UTF-8).
Os IDs das sub-redes na VPC do Neptune. O padrão é Nenhum.
+ **trainingJobName** (na CLI: `--training-job-name`): uma string, do tipo: `string` (uma string codificada em UTF-8).
O nome de um trabalho de treinamento concluído do SageMaker. Você deve incluir `dataProcessingJobId` e especificar `mlModelTrainingJobId` ou `trainingJobName`.
+ **volumeEncryptionKMSKey** (na CLI: `--volume-encryption-kms-key`): uma string, do tipo: `string` (uma string codificada em UTF-8).
A chave do Amazon Key Management Service (KMS) que o SageMaker utiliza para criptografar dados no volume de armazenamento anexado às instâncias de computação de ML que executam o trabalho de treinamento. O padrão é Nenhum.
**Resposta**
+ **arn**: uma string, do tipo: `string` (uma string codificada em UTF-8).
O ARN do trabalho de treinamento de modelos.
+ **creationTimeInMillis**: é um valor longo, do tipo: `long` (um valor inteiro assinado de 64 bits).
O tempo de criação do trabalho de treinamento de modelos, em milissegundos.
+ **id**: uma string, do tipo: `string` (uma string codificada em UTF-8).
O ID exclusivo do novo trabalho de treinamento de modelos.
**Erros**
+ [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)
## ListMLModelTransformJobs (ação)
O nome da CLI da AWS para essa API é: `list-ml-model-transform-jobs`.
Exibe uma lista de IDs de trabalho de transformação de modelos. Consulte [Usar um modelo treinado para gerar novos artefatos de modelo](https://docs.aws.amazon.com/neptune/latest/userguide/machine-learning-model-transform.html).
Ao invocar essa operação em um cluster do Neptune com a autenticação do IAM habilitada, o usuário ou o perfil do IAM que faz a solicitação deve ter uma política anexada que viabilize a ação do IAM [neptune-db:ListMLModelTransformJobs](https://docs.aws.amazon.com/neptune/latest/userguide/iam-dp-actions.html#listmlmodeltransformjobs) nesse cluster.
**Solicitação**
+ **maxItems** (na CLI :`--max-items`): um ListMLModelTransformJobsInputMaxItemsInteger, do tipo: `integer` (um valor inteiro assinado de 32 bits), no mínimo 1 e até 1.024 ?st?s.
O número máximo de itens a serem exibidos (de 1 a 1.024; o padrão é 10).
+ **neptuneIamRoleArn** (na CLI: `--neptune-iam-role-arn`): uma string, do tipo: `string` (uma string codificada em UTF-8).
O ARN de um perfil do IAM que concede ao Neptune acesso aos recursos do SageMaker e do Amazon S3. Deve estar listado no grupo de parâmetros do cluster de banco de dados ou ocorrerá um erro.
**Resposta**
+ **ids**: uma string, do tipo: `string` (uma string codificada em UTF-8).
Uma página da lista de IDs de transformação de modelos.
**Erros**
+ [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)
## GetMLModelTransformJob (ação)
O nome da CLI da AWS para essa API é: `get-ml-model-transform-job`.
Obtém informações sobre um trabalho de transformação de modelos específico. Consulte [Usar um modelo treinado para gerar novos artefatos de modelo](https://docs.aws.amazon.com/neptune/latest/userguide/machine-learning-model-transform.html).
Ao invocar essa operação em um cluster do Neptune com a autenticação do IAM habilitada, o usuário ou o perfil do IAM que faz a solicitação deve ter uma política anexada que viabilize a ação do IAM [neptune-db:GetMLModelTransformJobStatus](https://docs.aws.amazon.com/neptune/latest/userguide/iam-dp-actions.html#getmlmodeltransformjobstatus) nesse cluster.
**Solicitação**
+ **id** (na CLI: `--id`): *obrigatório:* uma string, do tipo: `string` (uma string codificada em UTF-8).
O identificador exclusivo do trabalho de treinamento de modelos a ser recuperado.
+ **neptuneIamRoleArn** (na CLI: `--neptune-iam-role-arn`): uma string, do tipo: `string` (uma string codificada em UTF-8).
O ARN de um perfil do IAM que concede ao Neptune acesso aos recursos do SageMaker e do Amazon S3. Deve estar listado no grupo de parâmetros do cluster de banco de dados ou ocorrerá um erro.
**Resposta**
+ **baseProcessingJob**: um objeto [MlResourceDefinition](data-api-dp-ml-data-processing.md#MlResourceDefinition).
O trabalho de processamento de dados básico.
+ **id**: uma string, do tipo: `string` (uma string codificada em UTF-8).
O identificador exclusivo do trabalho de transformação de modelos a ser recuperado.
+ **models**: um array de objetos [MlConfigDefinition](data-api-dp-ml-data-processing.md#MlConfigDefinition).
Uma lista das informações de configurações dos modelos de ML utilizados.
+ **remoteModelTransformJob**: um objeto [MlResourceDefinition](data-api-dp-ml-data-processing.md#MlResourceDefinition).
O trabalho de transformação de modelos remotos.
+ **status**: uma string, do tipo: `string` (uma string codificada em UTF-8).
O status do trabalho de transformação de modelos.
**Erros**
+ [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)
## CancelMLModelTransformJob (ação)
O nome da CLI da AWS para essa API é: `cancel-ml-model-transform-job`.
Cancela um trabalho de transformação de modelos especificado. Consulte [Usar um modelo treinado para gerar novos artefatos de modelo](https://docs.aws.amazon.com/neptune/latest/userguide/machine-learning-model-transform.html).
Ao invocar essa operação em um cluster do Neptune com a autenticação do IAM habilitada, o usuário ou o perfil do IAM que faz a solicitação deve ter uma política anexada que viabilize a ação do IAM [neptune-db:CancelMLModelTransformJob](https://docs.aws.amazon.com/neptune/latest/userguide/iam-dp-actions.html#cancelmlmodeltransformjob) nesse cluster.
**Solicitação**
+ **clean** (na CLI: `--clean`): um valor booliano, do tipo: `boolean` (um valor booliano (verdadeiro ou falso)).
Se esse sinalizador for definido como `TRUE`, todos os artefatos do S3 no Neptune ML deverão ser excluídos quando o trabalho for interrompido. O padrão é “”. `FALSE`.
+ **id** (na CLI: `--id`): *obrigatório:* uma string, do tipo: `string` (uma string codificada em UTF-8).
O identificador exclusivo do trabalho de transformação de modelos a ser cancelado.
+ **neptuneIamRoleArn** (na CLI: `--neptune-iam-role-arn`): uma string, do tipo: `string` (uma string codificada em UTF-8).
O ARN de um perfil do IAM que concede ao Neptune acesso aos recursos do SageMaker e do Amazon S3. Deve estar listado no grupo de parâmetros do cluster de banco de dados ou ocorrerá um erro.
**Resposta**
+ **status**: uma string, do tipo: `string` (uma string codificada em UTF-8).
O status do cancelamento.
**Erros**
+ [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)
## *Estruturas de transformação de modelos:*
## CustomModelTransformParameters (estrutura)
Contém parâmetros de transformação de modelos personalizados. Consulte [Usar um modelo treinado para gerar novos artefatos de modelo](https://docs.aws.amazon.com/neptune/latest/userguide/machine-learning-model-transform.html).
**Campos**
+ **sourceS3DirectoryPath**: é *obrigatório:* uma string, do tipo: `string` (uma string codificada em UTF-8).
O caminho para o local do Amazon S3 onde o módulo Python que implementa o modelo está localizado. Isso deve apontar para uma localização válida existente do Amazon S3 que contenha, no mínimo, um script de treinamento, um script de transformação e um arquivo `model-hpo-configuration.json`.
+ **transformEntryPointScript**: é uma string, do tipo: `string` (uma string codificada em UTF-8).
O nome do ponto de entrada no módulo de um script que deve ser executado após a identificação do melhor modelo da pesquisa de hiperparâmetros, para calcular os artefatos do modelo necessários para a implantação do modelo. Ele deve ser capaz de ser executado sem argumentos de linha de comando. O padrão é “”. `transform.py`.