Neptune ML의 사용자 지정 모델

Neptune ML을 사용하면 Python으로 사용자 지정 모델 구현을 정의할 수 있습니다. 내장 모델과 마찬가지로 Neptune ML 인프라를 통해 사용자 지정 모델을 훈련 및 배포하고, 이를 사용하여 그래프 쿼리를 통해 예측을 얻을 수 있습니다.

참고

실시간 유도 추론은 현재 사용자 지정 모델에 지원되지 않습니다.

Neptune ML 도구 키트 예제를 따르고 Neptune ML 도구 키트에서 제공하는 모델 구성 요소를 활용하여 Python으로 사용자 지정 모델을 구현하기 시작할 수 있습니다. 다음 섹션에서 세부 정보가 제공됩니다.

목차

• Neptune ML의 사용자 지정 모델 개요
  • Neptune ML에서 사용자 지정 모델을 사용해야 하는 경우
  • Neptune ML에서 사용자 지정 모델을 개발하고 사용하기 위한 워크플로우
• Neptune ML에서 사용자 지정 모델 개발
  • Neptune ML에서 사용자 지정 모델 훈련 스크립트 개발
  • Neptune ML에서 사용자 지정 모델 변환 스크립트 개발
  • Neptune ML의 사용자 지정 model-hpo-configuration.json 파일
  • Neptune ML에서 사용자 지정 모델 구현의 로컬 테스트