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Erstellen eines Inferenzendpunkts zur Abfrage
Mit einem Inferenzendpunkt können Sie ein einzelnes Modell abfragen, das im Rahmen des Modelltrainingsprozesses erstellt wurde. Der Endpunkt wird dem Modell eines bestimmten Typs mit der besten Leistung angefügt, das beim Training generiert werden konnte. Der Endpunkt kann anschließend Gremlin-Abfragen von Neptune akzeptieren und Modellvorhersagen für die Eingaben in den Abfragen zurückgeben. Nach der Erstellung bleibt ein Inferenzendpunkt aktiv, bis Sie ihn löschen.
Verwalten von Inferenzendpunkten für Neptune ML
Nachdem Sie das Modelltraining mit Daten abgeschlossen haben, die Sie aus Neptune exportiert haben, können Sie mit einem Befehl wie dem folgenden einen Inferenzendpunkt erstellen:
- AWS CLI
-
aws neptunedata create-ml-endpoint \
--endpoint-url https://your-neptune-endpoint:port \
--id "(a unique ID for the new endpoint)" \
--ml-model-training-job-id "(the model-training job-id of a completed job)"
Weitere Informationen finden Sie create-ml-endpointin der AWS CLI Befehlsreferenz.
- SDK
-
import boto3
from botocore.config import Config
client = boto3.client(
'neptunedata',
endpoint_url='https://your-neptune-endpoint:port',
config=Config(read_timeout=None, retries={'total_max_attempts': 1})
)
response = client.create_ml_endpoint(
id='(a unique ID for the new endpoint)',
mlModelTrainingJobId='(the model-training job-id of a completed job)'
)
print(response)
- awscurl
-
awscurl https://your-neptune-endpoint:port/ml/endpoints \
--region us-east-1 \
--service neptune-db \
-X POST \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{
"id" : "(a unique ID for the new endpoint)",
"mlModelTrainingJobId": "(the model-training job-id of a completed job)"
}'
In diesem Beispiel wird davon ausgegangen, dass Ihre AWS Anmeldeinformationen in Ihrer Umgebung konfiguriert sind. Ersetze es us-east-1 durch die Region deines Neptun-Clusters.
- curl
-
curl \
-X POST https://your-neptune-endpoint:port/ml/endpoints \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{
"id" : "(a unique ID for the new endpoint)",
"mlModelTrainingJobId": "(the model-training job-id of a completed job)"
}'
Sie können auf ähnliche Weise einen Inferenzendpunkt anhand eines Modells erstellen, das durch einen abgeschlossenen Modelltransformationsauftrag erstellt wurde:
- AWS CLI
-
aws neptunedata create-ml-endpoint \
--endpoint-url https://your-neptune-endpoint:port \
--id "(a unique ID for the new endpoint)" \
--ml-model-transform-job-id "(the model-transform job-id of a completed job)"
Weitere Informationen finden Sie create-ml-endpointin der AWS CLI Befehlsreferenz.
- SDK
-
import boto3
from botocore.config import Config
client = boto3.client(
'neptunedata',
endpoint_url='https://your-neptune-endpoint:port',
config=Config(read_timeout=None, retries={'total_max_attempts': 1})
)
response = client.create_ml_endpoint(
id='(a unique ID for the new endpoint)',
mlModelTransformJobId='(the model-transform job-id of a completed job)'
)
print(response)
- awscurl
-
awscurl https://your-neptune-endpoint:port/ml/endpoints \
--region us-east-1 \
--service neptune-db \
-X POST \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{
"id" : "(a unique ID for the new endpoint)",
"mlModelTransformJobId": "(the model-transform job-id of a completed job)"
}'
In diesem Beispiel wird davon ausgegangen, dass Ihre AWS Anmeldeinformationen in Ihrer Umgebung konfiguriert sind. Ersetze es us-east-1 durch die Region deines Neptun-Clusters.
- curl
-
curl \
-X POST https://your-neptune-endpoint:port/ml/endpoints \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{
"id" : "(a unique ID for the new endpoint)",
"mlModelTransformJobId": "(the model-transform job-id of a completed job)"
}'
Die Einzelheiten zur Verwendung dieser Befehle werden in Der Befehl endpoints beschrieben. Dort finden Sie auch Informationen zum Abrufen des Status eines Endpunkts, zum Löschen eines Endpunkts und zum Auflisten aller Inferenzendpunkte.
