Seleccione sus preferencias de cookies

Usamos cookies esenciales y herramientas similares que son necesarias para proporcionar nuestro sitio y nuestros servicios. Usamos cookies de rendimiento para recopilar estadísticas anónimas para que podamos entender cómo los clientes usan nuestro sitio y hacer mejoras. Las cookies esenciales no se pueden desactivar, pero puede hacer clic en “Personalizar” o “Rechazar” para rechazar las cookies de rendimiento.

Si está de acuerdo, AWS y los terceros aprobados también utilizarán cookies para proporcionar características útiles del sitio, recordar sus preferencias y mostrar contenido relevante, incluida publicidad relevante. Para aceptar o rechazar todas las cookies no esenciales, haga clic en “Aceptar” o “Rechazar”. Para elegir opciones más detalladas, haga clic en “Personalizar”.

Campos para configurar en el objeto de parámetros al exportar los datos de entrenamiento

Modo de enfoque
Campos para configurar en el objeto de parámetros al exportar los datos de entrenamiento - Amazon Neptune

Las traducciones son generadas a través de traducción automática. En caso de conflicto entre la traducción y la version original de inglés, prevalecerá la version en inglés.

Las traducciones son generadas a través de traducción automática. En caso de conflicto entre la traducción y la version original de inglés, prevalecerá la version en inglés.

El objeto params de una solicitud de exportación puede incluir varios campos, tal y como se describe en la documentación de params. Los siguientes son los más relevantes a la hora de exportar datos de entrenamiento de machine learning:

  • endpoint: utilice endpoint para especificar un punto de conexión de una instancia de Neptune en su clúster de base de datos que el proceso de exportación pueda consultar para extraer datos.

  • profile: el campo profile del objeto params debe establecerse en neptune-ml.

    Esto provoca que el proceso de exportación formatee los datos exportados de forma adecuada para el entrenamiento de modelos de Neptune ML, en formato CSV para datos de gráficos de propiedades o como N-Triples para datos de RDF. También origina que se cree y escriba un archivo training-data-configuration.json en la misma ubicación de Amazon S3 que los datos de entrenamiento exportados.

  • cloneCluster: si se establece en true, el proceso de exportación clona el clúster de base de datos, lo exporta desde el clon y, al finalizar, elimina el clon.

  • useIamAuth: si el clúster de base de datos tiene habilitada la autenticación de IAM, debe incluir este campo establecido en true.

El proceso de exportación también proporciona varias formas de filtrar los datos que exporta (consulte estos ejemplos).

PrivacidadTérminos del sitioPreferencias de cookies
© 2025, Amazon Web Services, Inc o sus afiliados. Todos los derechos reservados.