기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다. # Neptune ML 데이터 처리 API **데이터 처리 작업:** + [StartMLDataProcessingJob(동작)](#StartMLDataProcessingJob) + [ListMLDataProcessingJobs(작업)](#ListMLDataProcessingJobs) + [GetMLDataProcessingJob(동작)](#GetMLDataProcessingJob) + [CancelMLDataProcessingJob(동작)](#CancelMLDataProcessingJob) **ML 범용 구조:** + [MlResourceDefinition(구조)](#MlResourceDefinition) + [MlConfigDefinition(구조)](#MlConfigDefinition) ## StartMLDataProcessingJob(동작)         이 API의 AWS CLI 이름은 `start-ml-data-processing-job`입니다. Neptune에서 훈련용으로 내보낸 그래프 데이터를 처리하기 위한 새 Neptune ML 데이터 처리 작업을 만듭니다. [`dataprocessing` 명령](https://docs.aws.amazon.com/neptune/latest/userguide/machine-learning-api-dataprocessing.html)을 사용합니다. IAM 인증이 사용 설정된 Neptune 클러스터에서 이 작업을 간접적으로 호출하는 경우 요청을 생성하는 IAM 사용자 또는 역할에는 해당 클러스터에서 [neptune-db:StartMLModelDataProcessingJob](https://docs.aws.amazon.com/neptune/latest/userguide/iam-dp-actions.html#startmlmodeldataprocessingjob) IAM 작업을 허용하는 정책이 연결되어 있어야 합니다. **요청** + **configFileName**(CLI의 경우: `--config-file-name`) - String, 유형은 `string`(UTF-8 인코딩 문자열)입니다. 훈련용으로 내보낸 그래프 데이터를 로드하는 방법을 설명하는 데이터 사양 파일입니다. 파일은 Neptune 내보내기 도구 키트에 의해 자동으로 생성됩니다. 기본값은 `training-data-configuration.json`입니다. + **id**(CLI의 경우: `--id`) - String, 유형은 `string`(UTF-8 인코딩 문자열)입니다. 새 작업의 고유 식별자입니다. 기본값은 자동 생성된 UUID입니다. + **inputDataS3Location**(CLI의 경우: `--input-data-s3-location`) - 필수: String, 유형은 `string`(UTF-8 인코딩 문자열)입니다.** SageMaker가 데이터 처리 작업을 실행하는 데 필요한 데이터를 다운로드하도록 하려는 Amazon S3 위치의 URI입니다. + **modelType**(CLI의 경우: `--model-type`) - String, 유형은 `string`(UTF-8 인코딩 문자열)입니다. Neptune ML이 현재 지원하는 두 모델 유형인 이기종 그래프 모델(`heterogeneous`)과 지식 그래프(`kge`) 중 하나입니다. 기본값은 없습니다. 지정하지 않으면 Neptune ML은 데이터를 기반으로 모델 유형을 자동으로 선택합니다. + **neptuneIamRoleArn**(CLI의 경우: `--neptune-iam-role-arn`) - String, 유형은 `string`(UTF-8 인코딩 문자열)입니다. SageMaker가 사용자를 대신하여 작업을 수행하도록 수임할 수 있는 IAM 역할의 Amazon 리소스 이름(ARN)입니다. 이는 DB 클러스터 파라미터 그룹에 나열되어 있어야 합니다. 그렇지 않으면 오류가 발생합니다. + **previousDataProcessingJobId**(CLI의 경우: `--previous-data-processing-job-id`) - String, 유형은 `string`(UTF-8 인코딩 문자열)입니다. 이전 버전의 데이터에서 실행된 완료 데이터 처리 작업의 작업 ID입니다. + **processedDataS3Location**(CLI의 경우: `--processed-data-s3-location`) - 필수: String, 유형은 `string`(UTF-8 인코딩 문자열)입니다.** SageMaker가 데이터 처리 작업의 결과를 저장하게 하려는 Amazon S3 위치의 URI입니다. + **processingInstanceType**(CLI의 경우: `--processing-instance-type`) - String, 유형은 `string`(UTF-8 인코딩 문자열)입니다. 데이터 처리 중에 사용되는 ML 인스턴스의 유형입니다. 메모리는 처리된 데이터 세트를 담을 수 있을 만큼 커야 합니다. 기본값은 디스크에서 내보낸 그래프 데이터 크기보다 10배 큰 메모리가 있는 가장 작은 ml.r5 유형입니다. + **processingInstanceVolumeSizeInGB**(CLI의 경우: `--processing-instance-volume-size-in-gb`) - Integer, 유형은 `integer`(32비트 부호 있는 정수)입니다. 처리 인스턴스의 디스크 볼륨 크기입니다. 입력 데이터와 처리된 데이터 모두 디스크에 저장되므로, 볼륨 크기는 두 데이터 세트를 모두 담을 수 있을 만큼 커야 합니다. 기본값은 0입니다. 지정하지 않거나 0으로 지정하면 Neptune ML은 데이터 크기를 기준으로 볼륨 크기를 자동으로 선택합니다. + **processingTimeOutInSeconds**(CLI의 경우: `--processing-time-out-in-seconds`) - Integer, 유형은 `integer`(32비트 부호 있는 정수)입니다. 데이터 처리 작업의 제한 시간(초)입니다. 기본값은 86,400(1일)입니다. + **s3OutputEncryptionKMSKey**(CLI의 경우: `--s-3-output-encryption-kms-key`) - String, 유형은 `string`(UTF-8 인코딩 문자열)입니다. SageMaker가 처리 작업의 출력을 암호화하는 데 사용하는 Amazon Key Management Service(Amazon KMS) 키입니다. 기본값은 없습니다. + **sagemakerIamRoleArn**(CLI의 경우: `--sagemaker-iam-role-arn`) - String, 유형은 `string`(UTF-8 인코딩 문자열)입니다. SageMaker를 실행하기 위한 IAM 역할의 ARN입니다. 이는 DB 클러스터 파라미터 그룹에 나열되어 있어야 합니다. 그렇지 않으면 오류가 발생합니다. + **securityGroupIds**(CLI의 경우: `--security-group-ids`) - String, 유형은 `string`(UTF-8 인코딩 문자열)입니다. VPC 보안 그룹 ID입니다. 기본값은 없습니다. + **subnets**(CLI의 경우: `--subnets`) - String, 유형은 `string`(UTF-8 인코딩 문자열)입니다. Neptune VPC의 서브넷 ID입니다. 기본값은 없습니다. + **volumeEncryptionKMSKey**(CLI의 경우: `--volume-encryption-kms-key`) - String, 유형은 `string`(UTF-8 인코딩 문자열)입니다. 훈련 작업을 실행하는 ML 컴퓨팅 인스턴스에 연결된 스토리지 볼륨에서 데이터를 암호화하는 데 SageMaker가 사용하는 Amazon Key Management Service(Amazon KMS) 키입니다. 기본값은 없습니다. **응답**: + **arn** - String, 유형은 `string`(UTF-8 인코딩 문자열)입니다. 데이터 처리 작업의 ARN입니다. + **creationTimeInMillis** - Long, 유형은 `long`(64비트 부호 있는 정수)입니다. 새 처리 작업을 생성하는 데 걸린 시간(밀리초)입니다. + **id** - String, 유형은 `string`(UTF-8 인코딩 문자열)입니다. 새 데이터 처리 작업의 고유 ID입니다. **오류** + [UnsupportedOperationException](data-api-dp-errors.md#UnsupportedOperationException) + [BadRequestException](data-api-dp-errors.md#BadRequestException) + [MLResourceNotFoundException](data-api-dp-errors.md#MLResourceNotFoundException) + [InvalidParameterException](data-api-dp-errors.md#InvalidParameterException) + [ClientTimeoutException](data-api-dp-errors.md#ClientTimeoutException) + [PreconditionsFailedException](data-api-dp-errors.md#PreconditionsFailedException) + [ConstraintViolationException](data-api-dp-errors.md#ConstraintViolationException) + [InvalidArgumentException](data-api-dp-errors.md#InvalidArgumentException) + [MissingParameterException](data-api-dp-errors.md#MissingParameterException) + [IllegalArgumentException](data-api-dp-errors.md#IllegalArgumentException) + [TooManyRequestsException](data-api-dp-errors.md#TooManyRequestsException) ## ListMLDataProcessingJobs(작업)         이 API의 AWS CLI 이름은 `list-ml-data-processing-jobs`입니다. Neptune ML 데이터 처리 작업 목록을 반환합니다. [Neptune ML 데이터 처리 명령을 사용하여 활성 데이터 처리 작업](https://docs.aws.amazon.com/neptune/latest/userguide/machine-learning-api-dataprocessing.html#machine-learning-api-dataprocessing-list-jobs) 나열을 참조하세요. IAM 인증이 활성화된 Neptune 클러스터에서 이 작업을 호출하는 경우 요청을 하는 IAM 사용자 또는 역할에는 해당 클러스터에서 [neptune-db:ListMLDataProcessingJobs](https://docs.aws.amazon.com/neptune/latest/userguide/iam-dp-actions.html#listmldataprocessingjobs)의 IAM 작업을 허용하는 정책이 연결되어 있어야 합니다. **요청** + **maxItems**(CLI의 경우: `--max-items`) - ListMLDataProcessingJobsInputMaxItemsInteger, 유형은 1\$11,024자인 `integer`(32비트 부호 있는 정수)입니다. 반환할 항목의 최대 수입니다(1\$11024이며, 기본값은 10). + **neptuneIamRoleArn**(CLI의 경우: `--neptune-iam-role-arn`) - String, 유형은 `string`(UTF-8 인코딩 문자열)입니다. SageMaker와 Amazon S3 리소스에 대한 Neptune의 액세스 권한을 제공하는 IAM 역할의 ARN입니다. 이는 DB 클러스터 파라미터 그룹에 나열되어 있어야 합니다. 그렇지 않으면 오류가 발생합니다. **응답**: + **ids** - String, 유형은 `string`(UTF-8 인코딩 문자열)입니다. 데이터 처리 작업 ID를 나열하는 페이지입니다. **오류** + [UnsupportedOperationException](data-api-dp-errors.md#UnsupportedOperationException) + [BadRequestException](data-api-dp-errors.md#BadRequestException) + [MLResourceNotFoundException](data-api-dp-errors.md#MLResourceNotFoundException) + [InvalidParameterException](data-api-dp-errors.md#InvalidParameterException) + [ClientTimeoutException](data-api-dp-errors.md#ClientTimeoutException) + [PreconditionsFailedException](data-api-dp-errors.md#PreconditionsFailedException) + [ConstraintViolationException](data-api-dp-errors.md#ConstraintViolationException) + [InvalidArgumentException](data-api-dp-errors.md#InvalidArgumentException) + [MissingParameterException](data-api-dp-errors.md#MissingParameterException) + [IllegalArgumentException](data-api-dp-errors.md#IllegalArgumentException) + [TooManyRequestsException](data-api-dp-errors.md#TooManyRequestsException) ## GetMLDataProcessingJob(동작)         이 API의 AWS CLI 이름은 `get-ml-data-processing-job`입니다. 지정된 데이터 처리 작업에 대한 정보를 검색합니다. [`dataprocessing` 명령](https://docs.aws.amazon.com/neptune/latest/userguide/machine-learning-api-dataprocessing.html)을 사용합니다. IAM 인증이 활성화된 Neptune 클러스터에서 이 작업을 호출하는 경우 요청을 하는 IAM 사용자 또는 역할에는 해당 클러스터에서 [neptune-db:neptune-db:GetMLDataProcessingJobStatus](https://docs.aws.amazon.com/neptune/latest/userguide/iam-dp-actions.html#getmldataprocessingjobstatus) IAM 작업을 허용하는 정책이 연결되어 있어야 합니다. **요청** + **id**(CLI의 경우: `--id`) - 필수: String, 유형은 `string`(UTF-8 인코딩 문자열)입니다.** 검색할 데이터 처리 작업의 고유 식별자입니다. + **neptuneIamRoleArn**(CLI의 경우: `--neptune-iam-role-arn`) - String, 유형은 `string`(UTF-8 인코딩 문자열)입니다. SageMaker와 Amazon S3 리소스에 대한 Neptune의 액세스 권한을 제공하는 IAM 역할의 ARN입니다. 이는 DB 클러스터 파라미터 그룹에 나열되어 있어야 합니다. 그렇지 않으면 오류가 발생합니다. **응답**: + **id** - String, 유형은 `string`(UTF-8 인코딩 문자열)입니다. 이 데이터 처리 작업의 고유 식별자입니다. + **processingJob** – [MlResourceDefinition](#MlResourceDefinition) 객체입니다. 데이터 처리 작업의 정의입니다. + **status** - String, 유형은 `string`(UTF-8 인코딩 문자열)입니다. 데이터 처리 작업의 상태입니다. **오류** + [UnsupportedOperationException](data-api-dp-errors.md#UnsupportedOperationException) + [BadRequestException](data-api-dp-errors.md#BadRequestException) + [MLResourceNotFoundException](data-api-dp-errors.md#MLResourceNotFoundException) + [InvalidParameterException](data-api-dp-errors.md#InvalidParameterException) + [ClientTimeoutException](data-api-dp-errors.md#ClientTimeoutException) + [PreconditionsFailedException](data-api-dp-errors.md#PreconditionsFailedException) + [ConstraintViolationException](data-api-dp-errors.md#ConstraintViolationException) + [InvalidArgumentException](data-api-dp-errors.md#InvalidArgumentException) + [MissingParameterException](data-api-dp-errors.md#MissingParameterException) + [IllegalArgumentException](data-api-dp-errors.md#IllegalArgumentException) + [TooManyRequestsException](data-api-dp-errors.md#TooManyRequestsException) ## CancelMLDataProcessingJob(동작)         이 API의 AWS CLI 이름은 `cancel-ml-data-processing-job`입니다. Neptune ML 데이터 처리 작업을 취소합니다. [`dataprocessing` 명령](https://docs.aws.amazon.com/neptune/latest/userguide/machine-learning-api-dataprocessing.html)을 사용합니다. IAM 인증이 활성화된 Neptune 클러스터에서 이 작업을 호출하는 경우 요청을 하는 IAM 사용자 또는 역할에는 해당 클러스터에서 [Neptune-DB:CancelmlDataProcessingJob](https://docs.aws.amazon.com/neptune/latest/userguide/iam-dp-actions.html#cancelmldataprocessingjob) IAM 작업을 허용하는 정책이 연결되어 있어야 합니다. **요청** + **clean**(CLI의 경우: `--clean`) - Boolean, 유형은 `boolean`(부울(true 또는 false) 값)입니다. `TRUE`로 설정된 경우 이 플래그는 작업이 중지될 때 모든 Neptune ML S3 아티팩트를 삭제하도록 지정합니다. 기본값은 `FALSE`입니다. + **id**(CLI의 경우: `--id`) - 필수: String, 유형은 `string`(UTF-8 인코딩 문자열)입니다.** 데이터 처리 작업의 고유 식별자입니다. + **neptuneIamRoleArn**(CLI의 경우: `--neptune-iam-role-arn`) - String, 유형은 `string`(UTF-8 인코딩 문자열)입니다. SageMaker와 Amazon S3 리소스에 대한 Neptune의 액세스 권한을 제공하는 IAM 역할의 ARN입니다. 이는 DB 클러스터 파라미터 그룹에 나열되어 있어야 합니다. 그렇지 않으면 오류가 발생합니다. **응답**: + **status** - String, 유형은 `string`(UTF-8 인코딩 문자열)입니다. 취소 요청의 상태입니다. **오류** + [UnsupportedOperationException](data-api-dp-errors.md#UnsupportedOperationException) + [BadRequestException](data-api-dp-errors.md#BadRequestException) + [MLResourceNotFoundException](data-api-dp-errors.md#MLResourceNotFoundException) + [InvalidParameterException](data-api-dp-errors.md#InvalidParameterException) + [ClientTimeoutException](data-api-dp-errors.md#ClientTimeoutException) + [PreconditionsFailedException](data-api-dp-errors.md#PreconditionsFailedException) + [ConstraintViolationException](data-api-dp-errors.md#ConstraintViolationException) + [InvalidArgumentException](data-api-dp-errors.md#InvalidArgumentException) + [MissingParameterException](data-api-dp-errors.md#MissingParameterException) + [IllegalArgumentException](data-api-dp-errors.md#IllegalArgumentException) + [TooManyRequestsException](data-api-dp-errors.md#TooManyRequestsException) ## *ML 범용 구조:* ## MlResourceDefinition(구조) Neptune ML 리소스를 정의합니다. **Fields** + **arn** - String이며, 유형은 `string`(UTF-8 인코딩 문자열)입니다. 리소스 ARN입니다. + **cloudwatchLogUrl** - String이며, 유형은 `string`(UTF-8 인코딩 문자열)입니다. 리소스의 CloudWatch 로그 URL입니다. + **failureReason** - String이며, 유형은 `string`(UTF-8 인코딩 문자열)입니다. 실패 사유(실패 시)입니다. + **name** - String이며, 유형은 `string`(UTF-8 인코딩 문자열)입니다. 리소스 이름입니다. + **outputLocation** - String이며, 유형은 `string`(UTF-8 인코딩 문자열)입니다. 출력 위치입니다. + **status** - String이며, 유형은 `string`(UTF-8 인코딩 문자열)입니다. 리소스 상태입니다. ## MlConfigDefinition(구조) Neptune ML 구성을 포함합니다. **Fields** + **arn** - String이며, 유형은 `string`(UTF-8 인코딩 문자열)입니다. 구성의 ARN입니다. + **name** - String이며, 유형은 `string`(UTF-8 인코딩 문자열)입니다. 구성 이름입니다.