API de transformación de modelos de Neptune ML - Amazon Neptune

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API de transformación de modelos de Neptune ML

Acciones de transformación de modelos:

Estructuras de transformación de modelos:

StartMLModelTransformJob (acción)

        El nombre de la AWS CLI para esta API es: start-ml-model-transform-job.

Crea un nuevo trabajo de transformación de modelos. Consulte Uso de un modelo entrenado para generar nuevos artefactos de modelo.

Al invocar esta operación en un clúster de Neptune que tiene habilitada la autenticación de IAM, el usuario o rol de IAM que realiza la solicitud debe tener una política adjunta que permita la acción de IAM neptune-db:StartMLModelTransformJob en dicho clúster.

Solicitud

  • baseProcessingInstanceType (en la CLI: --base-processing-instance-type): una cadena, del tipo: string (una cadena codificada con UTF-8).

    El tipo de instancia de ML que se utiliza para preparar y administrar el entrenamiento de modelos de ML. Se trata de una instancia informática de ML que se elige en función de los requisitos de memoria para procesar los datos y el modelo de entrenamiento.

  • baseProcessingInstanceVolumeSizeInGB (en la CLI: --base-processing-instance-volume-size-in-gb): un valor entero, del tipo: integer (un valor entero firmado de 32 bits).

    El tamaño del volumen del disco de la instancia de entrenamiento en gigabytes. El valor predeterminado es 0. Tanto los datos de entrada como los datos de salida se almacenan en el disco, por lo que el tamaño del volumen debe ser lo suficientemente grande como para incluir ambos conjuntos de datos. Si no se especifica o el valor es 0, Neptune ML selecciona un tamaño de volumen de disco en función de la recomendación generada en el paso de procesamiento de datos.

  • customModelTransformParameters (en la CLI: --custom-model-transform-parameters): un objeto CustomModelTransformParameters.

    Información de configuración para la transformación de un modelo mediante un modelo personalizado. El objeto customModelTransformParameters incluye los siguientes campos, que deben tener valores compatibles con los parámetros del modelo guardados del trabajo de entrenamiento:

  • dataProcessingJobId (en la CLI: --data-processing-job-id): una cadena, del tipo: string (una cadena codificada con UTF-8).

    El ID del trabajo de un trabajo de procesamiento de datos completado. Debe incluir un dataProcessingJobId y un mlModelTrainingJobId, o un trainingJobName.

  • id (en la CLI: --id): una cadena, del tipo: string (una cadena codificada con UTF-8).

    Un identificador único para el nuevo trabajo. El valor predeterminado es un UUID generado automáticamente.

  • mlModelTrainingJobId (en la CLI: --ml-model-training-job-id): una cadena, del tipo: string (una cadena codificada con UTF-8).

    El ID de trabajo de un trabajo de entrenamiento de modelos completado. Debe incluir un dataProcessingJobId y un mlModelTrainingJobId, o un trainingJobName.

  • modelTransformOutputS3Location (en la CLI: --model-transform-output-s3-location): obligatorio: una cadena, del tipo: string (una cadena codificada con UTF-8).

    La ubicación en Amazon S3 donde se van a almacenar los artefactos del modelo.

  • neptuneIamRoleArn (en la CLI: --neptune-iam-role-arn): una cadena, del tipo: string (una cadena codificada con UTF-8).

    El ARN de un rol de IAM que proporciona a Neptune acceso a los recursos de SageMaker y Amazon S3. Debe figurar en el grupo de parámetros del clúster de base de datos o se producirá un error.

  • s3OutputEncryptionKMSKey (en la CLI: --s-3-output-encryption-kms-key): una cadena, del tipo: string (una cadena codificada con UTF-8).

    La clave de Amazon Key Management Service (KMS) que SageMaker utiliza para cifrar la salida del trabajo de procesamiento. El valor predeterminado es Ninguno.

  • sagemakerIamRoleArn (en la CLI: --sagemaker-iam-role-arn): una cadena, del tipo: string (una cadena codificada con UTF-8).

    El ARN de un rol de IAM para la ejecución de SageMaker. Debe figurar en el grupo de parámetros del clúster de base de datos o se producirá un error.

  • securityGroupIds (en la CLI: --security-group-ids): una cadena, del tipo: string (una cadena codificada con UTF-8).

    Los ID del grupo de seguridad de la VPC. El valor predeterminado es Ninguno.

  • subnets (en la CLI: --subnets): una cadena, del tipo: string (una cadena codificada con UTF-8).

    Los ID de las subredes en la VPC de Neptune. El valor predeterminado es Ninguno.

  • trainingJobName (en la CLI: --training-job-name): una cadena, del tipo: string (una cadena codificada con UTF-8).

    El nombre de un trabajo de entrenamiento completado de SageMaker. Debe incluir un dataProcessingJobId y un mlModelTrainingJobId, o un trainingJobName.

  • volumeEncryptionKMSKey (en la CLI: --volume-encryption-kms-key): una cadena, del tipo: string (una cadena codificada con UTF-8).

    La clave de Amazon Key Management Service (KMS) que SageMaker utiliza para cifrar los datos del volumen de almacenamiento asociado con las instancias de computación de ML que ejecutan el trabajo de entrenamiento. El valor predeterminado es Ninguno.

Respuesta

  • arn: una cadena, del tipo: string (una cadena codificada con UTF-8).

    El ARN del trabajo de transformación de modelos.

  • creationTimeInMillis: un valor Long, del tipo: long (valor entero firmado de 64 bits).

    La hora de creación del trabajo de transformación de modelos, en milisegundos.

  • id: una cadena, del tipo: string (una cadena codificada con UTF-8).

    El ID único del nuevo trabajo de transformación de modelos.

ListMLModelTransformJobs (acción)

        El nombre de la AWS CLI para esta API es: list-ml-model-transform-jobs.

Devuelve una lista de los ID de los trabajos de transformación de modelos. Consulte Uso de un modelo entrenado para generar nuevos artefactos de modelo.

Al invocar esta operación en un clúster de Neptune que tiene habilitada la autenticación de IAM, el usuario o rol de IAM que realiza la solicitud debe tener una política adjunta que permita la acción de IAM neptune-db:ListMLModelTransformJobs en dicho clúster.

Solicitud

  • maxItems (en la CLI: --max-items): un ListMLModelTransformJobsInputMaxItemsInteger, del tipo: integer (un valor entero firmado de 32 bits), no inferior a 1 ni superior a 1024 ?st?s.

    El número máximo de elementos que se recuperan (de 1 a 1024; el valor predeterminado es 10).

  • neptuneIamRoleArn (en la CLI: --neptune-iam-role-arn): una cadena, del tipo: string (una cadena codificada con UTF-8).

    El ARN de un rol de IAM que proporciona a Neptune acceso a los recursos de SageMaker y Amazon S3. Debe figurar en el grupo de parámetros del clúster de base de datos o se producirá un error.

Respuesta

  • ids: una cadena, del tipo: string (una cadena codificada con UTF-8).

    Una página de la lista de ID de transformación de modelos.

GetMLModelTransformJob (acción)

        El nombre de la AWS CLI para esta API es: get-ml-model-transform-job.

Obtiene información sobre un trabajo específico de transformación de modelos. Consulte Uso de un modelo entrenado para generar nuevos artefactos de modelo.

Al invocar esta operación en un clúster de Neptune que tiene habilitada la autenticación de IAM, el usuario o rol de IAM que realiza la solicitud debe tener una política adjunta que permita la acción de IAM neptune-db:GetMLModelTransformJobStatus en dicho clúster.

Solicitud

  • id (en la CLI: --id): obligatorio: una cadena, del tipo: string (una cadena codificada con UTF-8).

    El identificador único del trabajo de transformación de modelos que se va recuperar.

  • neptuneIamRoleArn (en la CLI: --neptune-iam-role-arn): una cadena, del tipo: string (una cadena codificada con UTF-8).

    El ARN de un rol de IAM que proporciona a Neptune acceso a los recursos de SageMaker y Amazon S3. Debe figurar en el grupo de parámetros del clúster de base de datos o se producirá un error.

Respuesta

  • baseProcessingJob: objeto MlResourceDefinition.

    El trabajo de procesamiento de datos base.

  • id: una cadena, del tipo: string (una cadena codificada con UTF-8).

    El identificador único del trabajo de transformación de modelos que se va a recuperar.

  • models: matriz de objetos MlConfigDefinition.

    Una lista de la información de configuración de los modelos que se utilizan.

  • remoteModelTransformJob: objeto MlResourceDefinition.

    El trabajo remoto de transformación de modelos.

  • status: una cadena, del tipo: string (una cadena codificada con UTF-8).

    El estado del trabajo de transformación de modelos.

CancelMLModelTransformJob (acción)

        El nombre de la AWS CLI para esta API es: cancel-ml-model-transform-job.

Cancela un trabajo específico de transformación de modelo. Consulte Uso de un modelo entrenado para generar nuevos artefactos de modelo.

Al invocar esta operación en un clúster de Neptune que tiene habilitada la autenticación de IAM, el usuario o rol de IAM que realiza la solicitud debe tener una política adjunta que permita la acción de IAM neptune-db:CancelMLModelTransformJob en dicho clúster.

Solicitud

  • clean (en la CLI: --clean): un booleano, del tipo: boolean (un valor booleano [true o false]).

    Si este indicador está establecido en TRUE, todos los artefactos de S3 de Neptune ML deben eliminarse cuando se detenga el trabajo. El valor predeterminado es FALSE.

  • id (en la CLI: --id): obligatorio: una cadena, del tipo: string (una cadena codificada con UTF-8).

    El ID único del trabajo de transformación de modelos que se va a cancelar.

  • neptuneIamRoleArn (en la CLI: --neptune-iam-role-arn): una cadena, del tipo: string (una cadena codificada con UTF-8).

    El ARN de un rol de IAM que proporciona a Neptune acceso a los recursos de SageMaker y Amazon S3. Debe figurar en el grupo de parámetros del clúster de base de datos o se producirá un error.

Respuesta

  • status: una cadena, del tipo: string (una cadena codificada con UTF-8).

    El estado de la cancelación.

Estructuras de transformación de modelos:

CustomModelTransformParameters (estructura)

Incluye parámetros de transformación de modelos personalizados. Consulte Uso de un modelo entrenado para generar nuevos artefactos de modelo.

Campos
  • sourceS3DirectoryPath: esto es obligatorio: una cadena, del tipo: string (una cadena codificada con UTF-8).

    La ruta a la ubicación de Amazon S3 donde se encuentra el módulo de Python que implementa el modelo. Debe apuntar a una ubicación válida de Amazon S3 existente que incluya, como mínimo, un script de entrenamiento, un script de transformación y un archivo model-hpo-configuration.json.

  • transformEntryPointScript: se trata de una cadena, del tipo: string (una cadena codificada con UTF-8).

    El nombre del punto de entrada en el módulo de un script que debe ejecutarse después de identificar el mejor modelo de la búsqueda de hiperparámetros, con el fin de calcular los artefactos de modelos necesarios para su implementación. Debería poder ejecutarse sin argumentos de línea de comandos. El valor predeterminado es transform.py.