Addestramento di un modello con Neptune ML.

Dopo aver esportato da Neptune i dati da utilizzare per l'addestramento dei modelli, puoi avviare un processo di elaborazione dei dati utilizzando un comando curl (o awscurl) come il seguente:

curl \
  -X POST https://(your Neptune endpoint)/ml/modeltraining
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
        "id" : "(a unique model-training job ID)",
        "dataProcessingJobId" : "(the data-processing job-id of a completed job)",
        "trainModelS3Location" : "s3://(your Amazon S3 bucket)/neptune-model-graph-autotrainer"
      }'

I dettagli su come utilizzare questo comando sono illustrati in Comando modeltraining, insieme a informazioni su come recuperare lo stato di un processo in esecuzione, come arrestare un processo in esecuzione e come elencare tutti i processi in esecuzione.

È inoltre possibile fornire un previousModelTrainingJobId per usare le informazioni provenienti dal processo di addestramento di un modello Neptune ML completato per accelerare la ricerca degli iperparametri in un nuovo processo di addestramento. Questo è utile durante il riaddestramento del modello su nuovi dati del grafo, nonché per l'addestramento incrementale sugli stessi dati del grafo. Usa un comando come questo:

curl \
  -X POST https://(your Neptune endpoint)/ml/modeltraining
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
        "id" : "(a unique model-training job ID)",
        "dataProcessingJobId" : "(the data-processing job-id of a completed job)",
        "trainModelS3Location" : "s3://(your Amazon S3 bucket)/neptune-model-graph-autotrainer"
        "previousModelTrainingJobId" : "(the model-training job-id of a completed job)"
      }'

Puoi addestrare l'implementazione di un modello personalizzato sull'infrastruttura di addestramento di Neptune ML specificando un oggetto customModelTrainingParameters, in questo modo:

curl \
  -X POST https://(your Neptune endpoint)/ml/modeltraining
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
        "id" : "(a unique model-training job ID)",
        "dataProcessingJobId" : "(the data-processing job-id of a completed job)",
        "trainModelS3Location" : "s3://(your Amazon S3 bucket)/neptune-model-graph-autotrainer"
        "modelName": "custom",
        "customModelTrainingParameters" : {
          "sourceS3DirectoryPath": "s3://(your Amazon S3 bucket)/(path to your Python module)",
          "trainingEntryPointScript": "(your training script entry-point name in the Python module)",
          "transformEntryPointScript": "(your transform script entry-point name in the Python module)"
        }
      }'

Per ulteriori informazioni, ad esempio su come recuperare lo stato di un processo in esecuzione, su come arrestare un processo in esecuzione e su come elencare tutti i lavori in esecuzione, consulta Comando modeltraining. Per ulteriori informazioni su come implementare e usare un modello personalizzato, consulta Modelli personalizzati in Neptune ML..

Argomenti

• Modelli e addestramento dei modelli in Amazon Neptune ML
• Personalizzazione delle configurazioni degli iperparametri dei modelli in Neptune ML
• Best practice per l'addestramento dei modelli