Utilizzo dei comandi magic di Neptune Workbench nei notebook

Neptune Workbench offre numerosi comandi magic per i notebook che ti consentono di risparmiare tempo ed energie. Si dividono in due categorie: comandi magic di riga e comandi magic di cella.

I comandi magic di riga sono comandi preceduti da un unico segno di percentuale (%). Accettano solo l'intera riga come input, non l'input dal resto del corpo della cella. Neptune Workbench offre i comandi magic di riga seguenti:

• %seed

• %load

• %load_ids

• %load_status

• %cancel_load

• %status

• %gremlin_status

• %opencypher_status o %oc_status

• %stream_viewer

• %sparql_status

• %graph_notebook_config

• %graph_notebook_host

• %graph_notebook_version

• %graph_notebook_vis_options

• %statistics

• %summary

I comandi magic di cella sono preceduti da due segni di percentuale (%%) anziché uno e utilizzano il contenuto della cella come input, sebbene possano anche accettare come input il contenuto della riga. Neptune Workbench offre i comandi magic di cella seguenti:

• %%sparql

• %%gremlin

• %%opencypher o %%oc

• %%graph_notebook_config

• %%graph_notebook_vis_options

Esistono anche due comandi magic, un comando magic di riga e un comando magic di cella, per Neptune Machine Learning:

• %neptune_ml

• %%neptune_ml

Nota

Quando si usano i comandi magic di Neptune, in genere è possibile visualizzare il testo della guida utilizzando un parametro --help o -h. Con un comando magic di cella, il corpo non può essere vuoto, quindi per visualizzare la guida è necessario immettere un testo di riempimento, anche un singolo carattere, nel corpo. Per esempio:

%%gremlin --help
  x

Inserimento di variabili nei comandi magic di riga o di cella

È possibile fare riferimento alle variabili definite in un notebook all'interno di qualsiasi comando magic di cella o di riga nel notebook utilizzando il formato: ${VAR_NAME}.

Si supponga ad esempio che tu definisca queste variabili:

c = 'code'
my_edge_labels = '{"route":"dist"}'

Quindi, questa query Gremlin in un comando magic di cella:

%%gremlin -de $my_edge_labels
g.V().has('${c}','SAF').out('route').values('${c}')

Questo equivale a:

%%gremlin -de {"route":"dist"}
g.V().has('code','SAF').out('route').values('code')

Argomenti di query che funzionano con tutti i linguaggi di query

I seguenti argomenti di query funzionano con i comandi magic %%gremlin, %%opencypher e %%sparql in Neptune Workbench:

Argomenti di query comuni

• --store-to (o -s): specifica il nome di una variabile in cui archiviare i risultati della query.

• --silent: se presente, non viene visualizzato alcun output dopo il completamento della query.

• --group-by (o -g): specifica la proprietà utilizzata per raggruppare i nodi (ad esempio code o T.region). I vertici sono colorati in base al gruppo assegnato.

• --ignore-groups: se presente, tutte le opzioni di raggruppamento vengono ignorate.

• --display-property (o -d): specifica la proprietà di cui occorre visualizzare il valore per ogni vertice.

  Il valore predefinito per ogni linguaggio di query è il seguente:

  • Per Gremlin: T.label.

  • Per openCypher: ~labels.

  • Per SPARQL: type.

• --edge-display-property (o -t): specifica la proprietà di cui occorre visualizzare il valore per ogni arco.

  Il valore predefinito per ogni linguaggio di query è il seguente:

  • Per Gremlin: T.label.

  • Per openCypher: ~labels.

  • Per SPARQL: type.

• --tooltip-property (o -de): specifica una proprietà di cui occorre visualizzare il valore come descrizione comando per ogni nodo.

  Il valore predefinito per ogni linguaggio di query è il seguente:

  • Per Gremlin: T.label.

  • Per openCypher: ~labels.

  • Per SPARQL: type.

• --edge-tooltip-property (o -te): specifica una proprietà di cui occorre visualizzare il valore come descrizione comando per ogni arco.

  Il valore predefinito per ogni linguaggio di query è il seguente:

  • Per Gremlin: T.label.

  • Per openCypher: ~labels.

  • Per SPARQL: type.

• --label-max-length (o -l): specifica la lunghezza di caratteri massima di tutte le etichette dei vertici. Il valore predefinito è 10.

• --edge-label-max-length (o -le): specifica la lunghezza di caratteri massima di tutte le etichette degli archi. Il valore predefinito è 10.

  Solo nel caso di openCypher, è --rel-label-max-length o -rel.

• --simulation-duration (o -sd): specifica la durata massima della simulazione delle proprietà fisiche della visualizzazione. Il valore predefinito è 1.500 ms.

• --stop-physics (o -sp): disabilita le proprietà fisiche della visualizzazione dopo che la simulazione iniziale si è stabilizzata.

I valori delle proprietà per questi argomenti possono essere costituiti da una singola chiave della proprietà o da una stringa JSON che può specificare una proprietà diversa per ogni tipo di etichetta. È possibile specificare una stringa JSON solo usando l'inserimento di variabili.

Comando magic di riga %seed

Il comando magic di riga %seed è un modo pratico per aggiungere dati all'endpoint Neptune che puoi usare per esplorare e sperimentare con le query Gremlin, openCypher o SPARQL. Fornisce un modulo in cui è possibile selezionare il modello di dati che si desidera esplorare (property-graph o RDF) e quindi scegliere tra numerosi set di dati di esempio diversi forniti da Neptune.

Comando magic di riga %load

Il comando magic di riga %load genera un modulo che puoi utilizzare per inviare una richiesta di caricamento in blocco a Neptune (consulta Comando dello strumento di caricamento Neptune). L'origine deve essere un percorso Amazon S3 nella stessa regione del cluster Neptune.

Comando magic di riga %load_ids

Il comando magic di riga %load_ids recupera gli ID di caricamento che sono stati inviati all'endpoint host del notebook (consulta Parametri della richiesta Get-Status dello strumento di caricamento Neptune). Il formato della richiesta è il seguente:

GET https://your-neptune-endpoint:port/loader

Comando magic di riga %load_status

Il comando magic di riga %load_status recupera lo stato di caricamento di un processo di caricamento specifico che è stato inviato all'endpoint host del notebook, specificato dall'input di riga (consulta Parametri della richiesta Get-Status dello strumento di caricamento Neptune). Il formato della richiesta è il seguente:

GET https://your-neptune-endpoint:port/loader?loadId=loadId

Il comando magic di riga ha l'aspetto seguente:

%load_status load id

Comando magic di riga %cancel_load

Il comando magic di riga %cancel_load annulla un processo di caricamento specifico (consulta Annullamento di un processo dello strumento di caricamento Neptune). Il formato della richiesta è il seguente:

DELETE https://your-neptune-endpoint:port/loader?loadId=loadId

Il comando magic di riga ha l'aspetto seguente:

%cancel_load load id

Comando magic di riga %status

Recupera le informazioni sullo stato dall'endpoint host del notebook (%graph_notebook_config mostra l'endpoint host).

Comando magic di riga %gremlin_status

Recupera le informazioni sullo stato delle query Gremlin.

Comando magic di riga %opencypher_status (anche %oc_status)

Recupera lo stato della query per una query openCypher. Questo comando magic di riga accetta gli argomenti facoltativi seguenti:

• --queryId o -q: specifica l'ID di una query in esecuzione specifica per cui mostrare lo stato.

• --cancel_query o -c: annulla una query in esecuzione. Non accetta un valore.

• --silent o -s: se l'argomento --silent è impostato su true quando si annulla una query, la query in esecuzione viene annullata con un codice di risposta HTTP 200. Altrimenti, il codice di risposta HTTP è 500.

• --store-to: specifica il nome di una variabile in cui archiviare i risultati della query.

Comando magic di riga %sparql_status

Recupera le informazioni sullo stato delle query SPARQL.

Comando magic di riga %stream_viewer

Il comando magic di riga %stream_viewer mostra un'interfaccia che consente di esplorare in modo interattivo le voci registrate nei flussi Neptune, se i flussi sono abilitati sul cluster Neptune. Accetta gli argomenti facoltativi seguenti:

• language: linguaggio di query dei dati del flusso: gremlin o sparql. L'impostazione predefinita, se non si specifica questo argomento, è gremlin.

• --limit: specifica il numero massimo di voci del flusso da visualizzare per pagina. Il valore predefinito, se non si specifica questo argomento, è 10.

Nota

Il comando magic di riga %stream_viewer è completamente supportato solo nelle versioni del motore 1.0.5.1 e precedenti.

Comando magic di riga %graph_notebook_config

Questo comando magic di riga mostra un oggetto JSON contenente la configurazione utilizzata dal notebook per comunicare con Neptune. La configurazione include:

• host: endpoint a cui connettersi e inviare i comandi.

• port: porta utilizzata per inviare comandi a Neptune. Il valore predefinito è 8182.

• auth_mode: modalità di autenticazione da utilizzare per l'invio dei comandi a Neptune. Deve essere IAM se ci si connette a un cluster per cui è abilitata l'autenticazione IAM; in caso contrario DEFAULT.

• load_from_s3_arn: specifica un nome ARN Amazon S3 per il comando magic %load da usare. Se questo valore è vuoto, il nome ARN deve essere specificato nel comando %load.

• ssl: valore booleano che indica se connettersi o meno a Neptune tramite TLS. Il valore predefinito è true.

• aws_region: regione in cui è implementato questo notebook. Queste informazioni vengono utilizzate per l'autenticazione IAM e per le richieste %load.

Per modificare la configurazione, copia l'output di %graph_notebook_config in una nuova cella e introduci le modifiche desiderate. Se quindi esegui il comando magic di cella %%graph_notebook_config nella nuova cella, la configurazione verrà modificata di conseguenza.

Comando magic di riga %graph_notebook_host

Imposta l'input di riga come host del notebook.

Comando magic di riga %graph_notebook_version

Il comando magic di riga %graph_notebook_version restituisce il numero di rilascio del notebook Neptune Workbench. Ad esempio, la visualizzazione dei grafi è stata introdotta nella versione 1.27.

Comando magic di riga %graph_notebook_vis_options

Il comando magic di riga %graph_notebook_vis_options mostra le impostazioni di visualizzazione correnti utilizzate dal notebook. Queste opzioni sono spiegate nella documentazione di vis.js.

Per modificare queste impostazioni, copia l'output in una nuova cella, apporta le modifiche desiderate e quindi esegui il comando magic di cella %%graph_notebook_vis_options sulla cella.

Per ripristinare le impostazioni di visualizzazione predefinite, puoi eseguire il comando magic di riga %graph_notebook_vis_options con un parametro reset. Tutte le impostazioni di visualizzazione verranno ripristinate:

%graph_notebook_vis_options reset

Comando magic di riga %statistics

Il comando magic di riga %statistics consente di recuperare o gestire le statistiche del motore DFE (consulta Gestione delle statistiche utilizzabili dal motore DFE Neptune). Questo comando magic consente anche di recuperare un riepilogo del grafo.

Accetta i seguenti parametri:

• --language: linguaggio di query dell'endpoint delle statistiche: o propertygraph (o pg) o rdf.

  Se non viene specificato, il valore predefinito è propertygraph.

• --mode (o -m): specifica il tipo di richiesta o azione da inviare: una tra le seguenti: status, disableAutoCompute, enableAutoCompute,refresh, delete, detailed o basic).

  Se non viene specificato, il valore predefinito è status a meno che non sia specificato --summary, nel qual caso l'impostazione predefinita è basic.

• --summary: recupera il riepilogo del grafo dall'endpoint di riepilogo delle statistiche del linguaggio selezionato.

• --silent: se presente, non viene visualizzato alcun output dopo il completamento della query.

• --store-to: consente di specificare una variabile in cui archiviare i risultati della query.

Comando magic di riga %summary

Il comando magic di riga %summary consente di recuperare le informazioni di riepilogo del grafo. È disponibile a partire dalla versione del motore Neptune 1.2.1.0.

Accetta i seguenti parametri:

• --language: linguaggio di query dell'endpoint delle statistiche: o propertygraph (o pg) o rdf.

  Se non viene specificato, il valore predefinito è propertygraph.

• --detailed: attiva o disattiva la visualizzazione dei campi delle strutture nell'output.

  Se non viene specificato, l'impostazione predefinita è la modalità di visualizzazione del riepilogo basic.

• --silent: se presente, non viene visualizzato alcun output dopo il completamento della query.

• --store-to: consente di specificare una variabile in cui archiviare i risultati della query.

Comando magic di cella %%graph_notebook_config

Il comando magic di cella %%graph_notebook_config utilizza un oggetto JSON contenente le informazioni di configurazione per modificare le impostazioni utilizzate dal notebook per comunicare con Neptune, se possibile. La configurazione accetta lo stesso formato restituito dal comando magic di riga %graph_notebook_config.

Per esempio:

%%graph_notebook_config
{
  "host": "my-new-cluster-endpoint.amazon.com",
  "port": 8182,
  "auth_mode": "DEFAULT",
  "load_from_s3_arn": "",
  "ssl": true,
  "aws_region": "us-east-1"
}

Comando magic di cella %%sparql

Il comando magic di cella %%sparql invia una query SPARQL all'endpoint Neptune. Accetta gli input di riga facoltativi seguenti:

• -h o --help: restituisce il testo della guida relativo a questi parametri.

• --path: aggiunge un prefisso al percorso dell'endpoint SPARQL. Ad esempio, se si specifica --path "abc/def", l'endpoint chiamato sarà host:port/abc/def.

• --expand-all: si tratta di suggerimento per la visualizzazione delle query che indica al visualizzatore di includere tutti i risultati ?s ?p ?o nel diagramma del grafo, indipendentemente dal tipo di associazione.

  Per impostazione predefinita, una visualizzazione SPARQL include solo modelli di triple in cui o? è un uri o un bnode (nodo vuoto). Tutti gli altri tipi di ?o associazione, come stringhe letterali o numeri interi, vengono trattati come proprietà del nodo ?s che possono essere visualizzate nel riquadro Dettagli nella scheda Grafo.

  Utilizza invece l'hint di query --expand-all quando desideri includere valori letterali come i vertici nella visualizzazione.

  Non combinare questo suggerimento di visualizzazione con i parametri di spiegazione, in quanto le query EXPLAIN non vengono visualizzate.

• --explain-type: consente di specificare la modalità di spiegazione da utilizzare (tra le seguenti: dynamic, static o details).

• --explain-format: consente di specificare il formato della risposta per una query di spiegazione (text/csv o text/html).

• --store-to: consente di specificare una variabile in cui archiviare i risultati della query.

Esempio di query explain:

%%sparql explain

SELECT * WHERE {?s ?p ?o} LIMIT 10

Esempio di una query di visualizzazione con un parametro di suggerimento di visualizzazione --expand-all(consulta Visualizzazione SPARQL):

%%sparql --expand-all

SELECT * WHERE {?s ?p ?o} LIMIT 10

Comando magic di cella %%gremlin

Il %%gremlin cell magic invia una query Gremlin all'endpoint Neptune utilizzando. WebSocket Accetta un input di riga facoltativo per passare alla modalità Gremlin explain /> o API Gremlin profile e un input suggerimento di visualizzazione facoltativo separato per modificare il comportamento dell'output della visualizzazione (consulta Visualizzazione Gremlin).

Esempio di query explain:

%%gremlin explain

g.V().limit(10)

Esempio di query profile:

%%gremlin profile

g.V().limit(10)

Esempio di una query di visualizzazione con un hint di query di visualizzazione:

%%gremlin -p v,outv

g.V().out().limit(10)

Parametri facoltativi per le query %%gremlin profile

• --chop: specifica la lunghezza massima della stringa dei risultati del profilo. Il valore predefinito, se non si specifica questo argomento, è 250.

• --serializer: specifica il serializzatore da utilizzare per i risultati. I valori consentiti sono tutti i valori enumerativi validi del tipo MIME o del TinkerPop driver «Serializers». Il valore predefinito, se non si specifica questo argomento, è application.json.

• --no-results: visualizza solo il numero di risultati. Se non viene utilizzato, per impostazione predefinita nel report del profilo vengono visualizzati tutti i risultati della query.

• --indexOps: mostra un report dettagliato di tutte le operazioni sull'indice.

Comando magic di cella %%opencypher (anche %%oc)

Il comando magic di cella %%opencypher (che ha anche la forma abbreviata %%oc) invia una query openCypher all'endpoint Neptune. Accetta gli argomenti di input di riga facoltativi seguenti:

• mode: modalità di query: query o bolt. Il valore predefinito, se non si specifica questo argomento, è query.

• --group-by o -g: specifica la proprietà utilizzata per raggruppare i nodi. Ad esempio, code, ~id. Il valore predefinito, se non si specifica questo argomento, è ~labels.

• --ignore-groups: se presente, tutte le opzioni di raggruppamento vengono ignorate.

• --display-propery o -d: specifica la proprietà di cui occorre visualizzare il valore per ogni vertice. Il valore predefinito, se non si specifica questo argomento, è ~labels.

• --edge-display-propery o -de: specifica la proprietà di cui occorre visualizzare il valore per ogni arco. Il valore predefinito, se non si specifica questo argomento, è ~labels.

• --label-max-length o -l: specifica il numero massimo di caratteri di un'etichetta di vertice da visualizzare. Il valore predefinito, se non si specifica questo argomento, è 10.

• --store-to o -s: specifica il nome di una variabile in cui archiviare i risultati della query.

• --plan-cache o -pc: specifica la modalità cache del piano da utilizzare. Il valore predefinito è. auto (*plan-cache è disponibile solo per Neptune Analytics)

• --query-timeout o -qt: specifica il timeout di query massimo in millisecondi. Il valore predefinito è 1800000.

• --query-parameters o qp: definizioni dei parametri da applicare alla query. Questa opzione può accettare il nome di una singola variabile o una rappresentazione in formato stringa della mappa.

  Esempio di utilizzo di --query-parameters

  1. Definisci una mappa dei parametri OpenCypher in una cella del notebook.

     params = '''{
      "name":"john",
      "age": 20,
     }'''

  2. Passa i parametri in --query-parameters in un'altra cella con %%oc.

     %%oc --query-parameters params
     
     MATCH (n {name: $name, age: $age}) 
     RETURN n

• --explain-type — Utilizzato per specificare la modalità di spiegazione da utilizzare (una delle seguenti: dinamica, statica o dettagliata).

Comando magic di cella %%graph_notebook_vis_options

Il comando magic di cella %%graph_notebook_vis_options consente di impostare le opzioni di visualizzazione per il notebook. È possibile copiare le impostazioni restituite dal comando magic di riga %graph-notebook-vis-options in una nuova cella, modificarle e utilizzare il comando magic di cella %%graph_notebook_vis_options per impostare i nuovi valori.

Queste opzioni sono spiegate nella documentazione di vis.js.

Per ripristinare le impostazioni di visualizzazione predefinite, puoi eseguire il comando magic di riga %graph_notebook_vis_options con un parametro reset. Tutte le impostazioni di visualizzazione verranno ripristinate:

%graph_notebook_vis_options reset

Comando magic di riga %neptune_ml

Puoi usare il comando magic di riga %neptune_ml per avviare e gestire varie operazioni di Neptune ML.

Nota

Puoi anche avviare e gestire alcune operazioni di Neptune ML usando il comando magic di cella %%neptune_ml.

• %neptune_ml export start: avvia un nuovo processo di esportazione.

  Parametri

  • --export-url exporter-endpoint (facoltativo): endpoint Gateway Amazon API in cui è possibile chiamare l'esportatore.

  • --export-iam (facoltativo): flag che indica che le richieste all'URL di esportazione devono essere firmate tramite SigV4.

  • --export-no-ssl (facoltativo): flag che indica che il protocollo SSL non deve essere utilizzato durante la connessione all'esportatore.

  • --wait (facoltativo): flag che indica che l'operazione deve attendere il completamento dell'esportazione.

  • --wait-intervalinterval-to-wait— (opzionale) Imposta il tempo, in secondi, tra i controlli dello stato delle esportazioni (impostazione predefinita: 60).

  • --wait-timeout timeout-seconds (facoltativo): imposta il tempo, in secondi, di attesa del completamento del processo di esportazione prima di restituire lo stato più recente (impostazione predefinita: 3.600).

  • --store-tolocation-to-store-result— (opzionale) La variabile in cui memorizzare il risultato dell'esportazione. Se è specificato il flag --wait, lo stato finale verrà archiviato in tale posizione.

• %neptune_ml export status: recupera lo stato di un processo di esportazione.

  Parametri

  • --job-id ID processo di esportazione: ID del processo di esportazione di cui recuperare lo stato.

  • --export-url exporter-endpoint (facoltativo): endpoint Gateway Amazon API in cui è possibile chiamare l'esportatore.

  • --export-iam (facoltativo): flag che indica che le richieste all'URL di esportazione devono essere firmate tramite SigV4.

  • --export-no-ssl (facoltativo): flag che indica che il protocollo SSL non deve essere utilizzato durante la connessione all'esportatore.

  • --wait (facoltativo): flag che indica che l'operazione deve attendere il completamento dell'esportazione.

  • --wait-intervalinterval-to-wait— (opzionale) Imposta il tempo, in secondi, tra i controlli dello stato dell'esportazione (impostazione predefinita: 60).

  • --wait-timeout timeout-seconds (facoltativo): imposta il tempo, in secondi, di attesa del completamento del processo di esportazione prima di restituire lo stato più recente (impostazione predefinita: 3.600).

  • --store-tolocation-to-store-result— (opzionale) La variabile in cui memorizzare il risultato dell'esportazione. Se è specificato il flag --wait, lo stato finale verrà archiviato in tale posizione.

• %neptune_ml dataprocessing start: avvia la fase di elaborazione dei dati di Neptune ML.

  Parametri

  • --job-id ID per questo processo (facoltativo): ID da assegnare a questo processo.

  • --s3-input-uri URI S3 (facoltativo): URI S3 in cui trovare l'input per questo processo di elaborazione dati.

  • --config-file-name nome file (facoltativo): nome del file di configurazione per questo processo di elaborazione dati.

  • --store-tolocation-to-store-result— (opzionale) La variabile in cui memorizzare il risultato dell'elaborazione dei dati.

  • --instance-type (tipo di istanza) (facoltativo): dimensioni dell'istanza da utilizzare per questo processo di elaborazione dati.

  • --wait (facoltativo): flag che indica che l'operazione deve attendere il completamento dell'elaborazione dati.

  • --wait-intervalinterval-to-wait— (opzionale) Imposta il tempo, in secondi, tra i controlli dello stato dell'elaborazione dei dati (impostazione predefinita: 60).

  • --wait-timeout timeout-seconds (facoltativo): imposta il tempo, in secondi, di attesa del completamento del processo di elaborazione dati prima di restituire lo stato più recente (impostazione predefinita: 3.600).

• %neptune_ml dataprocessing status: recupera lo stato di un processo di elaborazione dati.

  Parametri

  • --job-id ID processo: ID del processo di cui recuperare lo stato.

  • --store-to tipo di istanza (facoltativo): variabile in cui archiviare il risultato dell'addestramento del modello.

  • --wait (facoltativo): flag che indica che l'operazione deve attendere il completamento dell'addestramento del modello.

  • --wait-intervalinterval-to-wait— (opzionale) Imposta il tempo, in secondi, tra i controlli dello stato di addestramento del modello (impostazione predefinita: 60).

  • --wait-timeout timeout-seconds (facoltativo): imposta il tempo, in secondi, di attesa del completamento del processo di elaborazione dati prima di restituire lo stato più recente (impostazione predefinita: 3.600).

• %neptune_ml training start: avvia il processo di addestramento del modello Neptune ML.

  Parametri

  • --job-id ID per questo processo (facoltativo): ID da assegnare a questo processo.

  • --data-processing-idID del processo di elaborazione dati (facoltativo): ID del processo di elaborazione dati che ha creato gli artefatti da utilizzare per l'addestramento.

  • --s3-output-uri URI S3 (facoltativo): URI S3 in cui archiviare l'output di questo processo di addestramento del modello.

  • --instance-type (tipo di istanza) (facoltativo): dimensioni dell'istanza da utilizzare per questo processo di addestramento del modello.

  • --store-tolocation-to-store-result— (opzionale) La variabile in cui memorizzare il risultato dell'allenamento del modello.

  • --wait (facoltativo): flag che indica che l'operazione deve attendere il completamento dell'addestramento del modello.

  • --wait-intervalinterval-to-wait— (opzionale) Imposta il tempo, in secondi, tra i controlli dello stato di addestramento del modello (impostazione predefinita: 60).

  • --wait-timeout timeout-seconds (facoltativo): imposta il tempo, in secondi, di attesa del completamento del processo di addestramento del modello prima di restituire lo stato più recente (impostazione predefinita: 3.600).

• %neptune_ml training status: recupera lo stato di un processo di addestramento del modello Neptune ML.

  Parametri

  • --job-id ID processo: ID del processo di cui recuperare lo stato.

  • --store-to tipo di istanza (facoltativo): variabile in cui archiviare il risultato dello stato.

  • --wait (facoltativo): flag che indica che l'operazione deve attendere il completamento dell'addestramento del modello.

  • --wait-intervalinterval-to-wait— (opzionale) Imposta il tempo, in secondi, tra i controlli dello stato di addestramento del modello (impostazione predefinita: 60).

  • --wait-timeout timeout-seconds (facoltativo): imposta il tempo, in secondi, di attesa del completamento del processo di elaborazione dati prima di restituire lo stato più recente (impostazione predefinita: 3.600).

• %neptune_ml endpoint create: crea un endpoint di query per un modello Neptune ML.

  Parametri

  • --job-id ID per questo processo (facoltativo): ID da assegnare a questo processo.

  • --model-job-id ID processo di addestramento del modello (facoltativo): ID del processo di addestramento del modello per il quale creare un endpoint di query.

  • --instance-type (tipo di istanza) (facoltativo): dimensioni dell'istanza da utilizzare per l'endpoint di query.

  • --store-tolocation-to-store-result— (opzionale) La variabile in cui memorizzare il risultato della creazione dell'endpoint.

  • --wait (facoltativo): flag che indica che l'operazione deve attendere il completamento della creazione dell'endpoint.

  • --wait-intervalinterval-to-wait— (opzionale) Imposta il tempo, in secondi, tra i controlli di stato (impostazione predefinita: 60).

  • --wait-timeout timeout-seconds (facoltativo): imposta il tempo, in secondi, di attesa del completamento del processo di creazione dell'endpoint prima di restituire lo stato più recente (impostazione predefinita: 3.600).

• %neptune_ml endpoint status: recupera lo stato di un endpoint di query Neptune ML.

  Parametri

  • --job-id ID di creazione dell'endpoint (facoltativo): ID di un processo di creazione endpoint per cui segnalare lo stato.

  • --store-tolocation-to-store-result— (opzionale) La variabile in cui memorizzare il risultato dello stato.

  • --wait (facoltativo): flag che indica che l'operazione deve attendere il completamento della creazione dell'endpoint.

  • --wait-intervalinterval-to-wait— (opzionale) Imposta il tempo, in secondi, tra i controlli di stato (impostazione predefinita: 60).

  • --wait-timeout timeout-seconds (facoltativo): imposta il tempo, in secondi, di attesa del completamento del processo di creazione dell'endpoint prima di restituire lo stato più recente (impostazione predefinita: 3.600).

Comando magic di cella %%neptune_ml

Il comando magic di cella %%neptune_ml ignora gli input di riga come --job-id o --export-url. Invece, consente di fornire tali input e altri all'interno del corpo della cella.

È inoltre possibile salvare questi input in un'altra cella, assegnata a una variabile Jupyter, e quindi inserirli nel corpo della cella usando tale variabile. In questo modo, è possibile usare tali input più e più volte senza doverli reinserire tutti ogni volta.

Funziona solo se la variabile di inserimento è l'unico contenuto della cella. Non è possibile utilizzare più variabili in una cella o una combinazione di testo e variabile.

Ad esempio, il comando magic di cella %%neptune_ml export start può utilizzare un documento JSON nel corpo della cella che contiene tutti i parametri descritti in Parametri utilizzati per controllare il processo di esportazione di Neptune.

Nel notebook Neptune-ML-01-Introduction-to-Node-Classification-Gremlin, in Configurazione delle funzionalità nella sezione Esportazione della configurazione dei dati e del modello puoi osservare che la seguente cella contiene i parametri di esportazione in un documento assegnato a una variabile Jupyter denominata export-params:

export_params = {
  "command": "export-pg",
  "params": {
    "endpoint": neptune_ml.get_host(),
    "profile": "neptune_ml",
    "useIamAuth": neptune_ml.get_iam(),
    "cloneCluster": False
   },
  "outputS3Path": f'{s3_bucket_uri}/neptune-export',
  "additionalParams": {
    "neptune_ml": {
      "targets": [
        {
          "node": "movie",
          "property": "genre"
        }
      ],
      "features": [
        {
          "node": "movie",
          "property": "title",
          "type": "word2vec"
        },
        {
          "node": "user",
          "property": "age",
          "type": "bucket_numerical",
          "range" : [1, 100],
          "num_buckets": 10
        }
      ]
    }
  },
  "jobSize": "medium"}

Quando esegui questa cella, Jupyter salva il documento dei parametri con tale nome. Quindi, puoi usare ${export_params} per inserire il documento JSON nel corpo di una cella %%neptune_ml export start cell, nel modo seguente:

%%neptune_ml export start --export-url {neptune_ml.get_export_service_host()} --export-iam --wait --store-to export_results

${export_params}

Formati disponibili del comando magic di cella %%neptune_ml

Il comando magic di cella %%neptune_ml può essere usato nei formati seguenti:

• %%neptune_ml export start: avvia un processo di esportazione Neptune ML.

• %%neptune_ml dataprocessing start: avvia un processo di elaborazione dati Neptune ML.

• %%neptune_ml training start: avvia un processo di addestramento del modello Neptune ML.

• %%neptune_ml endpoint create: crea un endpoint di query Neptune ML per un modello.