Modelos personalizados de Neptune ML

Neptune ML le permite definir sus propias implementaciones de modelos personalizados mediante Python. Puede entrenar e implementar modelos personalizados con la infraestructura de Neptune ML de la misma manera que lo hace con los modelos integrados, y usarlos para obtener predicciones mediante consultas de gráficos.

nota

Por el momento, los modelos personalizados no admiten la inferencia inductiva en tiempo real.

Para empezar a implementar su propio modelo personalizado en Python, siga los ejemplos del kit de herramientas de Neptune ML y utilice los componentes del modelo que se proporcionan en el kit de herramientas de Neptune ML. En las siguientes secciones ofrecemos más información.

Contenido

• Información general sobre los modelos personalizados de Neptune ML
  • Cuándo usar un modelo personalizado en Neptune ML
  • Flujo de trabajo para desarrollar y usar un modelo personalizado en Neptune ML
• Desarrollo de modelos personalizados en Neptune ML
  • Desarrollo de scripts de entrenamiento de modelos personalizados en Neptune ML
  • Desarrollo de scripts de transformación de modelos personalizados en Neptune ML
  • Archivo model-hpo-configuration.json personalizado de Neptune ML
  • Pruebas locales de la implementación de un modelo personalizado en Neptune ML