Neptune ML のカスタムモデル

Neptune ML では、Python を使用して独自のカスタムモデルの実装を定義できます。組み込みモデルの場合と同様に、Neptune ML インフラストラクチャを使用してカスタムモデルをトレーニングおよびデプロイし、グラフクエリを使用して予測を取得できます。

注記

リアルタイムの帰納的推論は、現在、カスタムモデルではサポートされていません。

Python で独自のカスタムモデルの実装を開始するには、Neptune ML ツールキットの例に従い、また Neptune ML ツールキットで提供されているモデルコンポーネントを使用します。詳細については次のセクションで説明します。

目次

• Neptune ML のカスタムモデルの概要
  • Neptune ML でカスタムモデルを使用する時期
  • Neptune ML でカスタムモデルを開発して使用するためのワークフロー
• Neptune ML でのカスタムモデル開発
  • Neptune ML でのカスタムモデルトレーニングスクリプト開発
  • Neptune ML でのカスタムモデル変換スクリプト開発
  • Neptune MLのカスタム model-hpo-configuration.json ファイル
  • Neptune ML でのカスタムモデル実装のローカルテスト