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# 如何使用 Neptune ML 特徵的概觀
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 Amazon Neptune 中的 Neptune ML 功能提供簡化的工作流程，以利用圖形資料庫中的機器學習模型。此程序涉及幾個關鍵步驟：將資料從 Neptune 匯出為 CSV 格式、預先處理資料以準備模型訓練、使用 Amazon SageMaker AI 訓練機器學習模型、建立推論端點以提供預測，然後直接從 Gremlin 查詢查詢模型。Neptune 工作台提供便利的明細和儲存格魔術命令，以協助管理和自動化這些步驟。透過將機器學習功能直接整合到圖形資料庫中，Neptune ML 可讓使用者衍生寶貴的洞見，並使用儲存在 Neptune 圖形中的豐富關聯式資料進行預測。

## 啟動使用 Neptune ML 的工作流程
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在 Amazon Neptune 中使用 Neptune ML 功能通常涉及以下五個步驟以開始：

![Neptune ML 工作流程圖](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/neptune/latest/userguide/images/neptune-ML-workflow.png)


1. **資料匯出和組態** – 資料匯出步驟會使用 Neptune-Export 服務或 `neptune-export` 命令列工具，以 CSV 格式將資料從 Neptune 匯出至 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)。名為 `training-data-configuration.json` 的組態檔案會同時自動產生，指定如何將匯出的資料載入至可訓練的圖形。

1. **資料預先處理** – 在此步驟中，匯出的資料集會使用標準技術預先處理，以準備進行模型訓練。可針對數值資料執行特徵標準化，並可以使用 `word2vec` 編碼文字特徵。在此步驟結束時，會從匯出的資料集產生 DGL (Deep Graph Library) 圖形，供模型訓練步驟使用。

   此步驟是使用您帳戶中的 SageMaker AI 處理任務來實作，產生的資料會存放在您指定的 Amazon S3 位置。

1. **模型訓練** – 模型訓練步驟會訓練將用於預測的機器學習模型。

   模型訓練分兩個階段完成：
   + 第一階段使用 SageMaker AI 處理任務來產生模型訓練策略組態集，指定要用於模型訓練的模型和模型超參數範圍類型。
   + 第二階段接著使用 SageMaker AI 模型調校任務來嘗試不同的超參數組態，然後選取產生最佳效能模型的訓練任務。調整工作會對已處理的資料執行預先指定數量的模型訓練工作試驗。在此階段結束時，會使用最佳訓練工作的訓練模型參數，產生用於推論的模型成品。

1. 在 **Amazon SageMaker AI 中建立推論端點** – 推論端點是使用最佳訓練任務產生的模型成品啟動的 SageMaker AI 端點執行個體。每個模型都繫結至單一端點。端點能夠接受來自圖形資料庫的傳入請求，並傳回請求中輸入的模型預測。在您建立端點之後，它會保持作用中狀態，直到您將其刪除為止。

1. **使用 Gremlin 查詢機器學習模型** – 您可以使用 Gremlin 查詢語言的延伸模組，從推論端點查詢預測。

**注意**  
[Neptune 工作台](graph-notebooks.md#graph-notebooks-workbench)包含一個行魔法和一個儲存格魔法，其可以為您節省管理這些步驟的大量時間，即：  
[%neptune\_ml](notebooks-magics.md#notebooks-line-magics-neptune_ml)
[%%neptune\_ml](notebooks-magics.md#notebooks-cell-magics-neptune_ml)