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# Utilisation d'un modèle entraîné pour générer de nouveaux artefacts de modèle
<a name="machine-learning-model-transform"></a>

À l'aide de la commande de transformation de modèle Neptune ML, vous pouvez calculer des artefacts de modèle tels que les intégrations de nœuds sur des données de graphe traitées à l'aide de paramètres de modèle préentraînés.

## Transformation de modèle pour une inférence incrémentielle
<a name="machine-learning-model-transform-incremental"></a>

Dans le [flux de travail d'inférence de modèle incrémentielle](machine-learning-overview-evolving-data-incremental.md#machine-learning-overview-incremental), après avoir traité les données graphiques mises à jour que vous avez exportées depuis Neptune, vous pouvez démarrer une tâche de transformation de modèle à l'aide d'une commande comme celle-ci :

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#### [ AWS CLI ]

```
aws neptunedata start-ml-model-transform-job \
  --endpoint-url https://your-neptune-endpoint:port \
  --id "(a unique model-transform job ID)" \
  --data-processing-job-id "(the data-processing job-id of a completed job)" \
  --ml-model-training-job-id "(the ML model training job-id)" \
  --model-transform-output-s3-location "s3://(your S3 bucket)/neptune-model-transform/"
```

Pour plus d'informations, consultez [start-ml-model-transform-job](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/neptunedata/start-ml-model-transform-job.html) dans le manuel de référence des AWS CLI commandes.

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#### [ 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.start_ml_model_transform_job(
    id='(a unique model-transform job ID)',
    dataProcessingJobId='(the data-processing job-id of a completed job)',
    mlModelTrainingJobId='(the ML model training job-id)',
    modelTransformOutputS3Location='s3://(your S3 bucket)/neptune-model-transform/'
)

print(response)
```

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#### [ awscurl ]

```
awscurl https://your-neptune-endpoint:port/ml/modeltransform \
  --region us-east-1 \
  --service neptune-db \
  -X POST \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
        "id" : "(a unique model-transform job ID)",
        "dataProcessingJobId" : "(the data-processing job-id of a completed job)",
        "mlModelTrainingJobId": "(the ML model training job-id)",
        "modelTransformOutputS3Location" : "s3://(your S3 bucket)/neptune-model-transform/"
      }'
```

**Note**  
Cet exemple suppose que vos AWS informations d'identification sont configurées dans votre environnement. Remplacez *us-east-1* par la région de votre cluster Neptune.

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#### [ curl ]

```
curl \
  -X POST https://your-neptune-endpoint:port/ml/modeltransform \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
        "id" : "(a unique model-transform job ID)",
        "dataProcessingJobId" : "(the data-processing job-id of a completed job)",
        "mlModelTrainingJobId": "(the ML model training job-id)",
        "modelTransformOutputS3Location" : "s3://(your S3 bucket)/neptune-model-transform/"
      }'
```

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Vous pouvez ensuite transmettre l'ID de cette tâche à l'appel d'API de création de points de terminaison pour créer un nouveau point de terminaison ou mettre à jour un point de terminaison existant avec les nouveaux artefacts de modèle générés par cette tâche. Cela permet au point de terminaison nouveau ou mis à jour de fournir des prédictions de modèle pour les données de graphe mises à jour.

## Transformation de modèle pour n'importe quelle tâche d'entraînement
<a name="machine-learning-model-transform-any-job"></a>

Vous pouvez également fournir un `trainingJobName` paramètre pour générer des artefacts de modèle pour toutes les tâches de formation à l' SageMaker IA lancées pendant l'entraînement du modèle Neptune ML. Étant donné qu'une tâche de formation sur le modèle Neptune ML peut potentiellement lancer de nombreuses tâches de formation à l' SageMaker IA, cela vous donne la flexibilité de créer un point de terminaison d'inférence basé sur l'une de ces tâches de formation à l' SageMaker IA.

Par exemple :

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#### [ AWS CLI ]

```
aws neptunedata start-ml-model-transform-job \
  --endpoint-url https://your-neptune-endpoint:port \
  --id "(a unique model-transform job ID)" \
  --training-job-name "(name of a completed SageMaker training job)" \
  --model-transform-output-s3-location "s3://(your S3 bucket)/neptune-model-transform/"
```

Pour plus d'informations, consultez [start-ml-model-transform-job](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/neptunedata/start-ml-model-transform-job.html) dans le manuel de référence des AWS CLI commandes.

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#### [ 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.start_ml_model_transform_job(
    id='(a unique model-transform job ID)',
    trainingJobName='(name of a completed SageMaker training job)',
    modelTransformOutputS3Location='s3://(your S3 bucket)/neptune-model-transform/'
)

print(response)
```

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#### [ awscurl ]

```
awscurl https://your-neptune-endpoint:port/ml/modeltransform \
  --region us-east-1 \
  --service neptune-db \
  -X POST \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
        "id" : "(a unique model-transform job ID)",
        "trainingJobName" : "(name of a completed SageMaker training job)",
        "modelTransformOutputS3Location" : "s3://(your S3 bucket)/neptune-model-transform/"
      }'
```

**Note**  
Cet exemple suppose que vos AWS informations d'identification sont configurées dans votre environnement. Remplacez *us-east-1* par la région de votre cluster Neptune.

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#### [ curl ]

```
curl \
  -X POST https://your-neptune-endpoint:port/ml/modeltransform \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
        "id" : "(a unique model-transform job ID)",
        "trainingJobName" : "(name of a completed SageMaker training job)",
        "modelTransformOutputS3Location" : "s3://(your S3 bucket)/neptune-model-transform/"
      }'
```

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Si la tâche d'entraînement d'origine portait sur un modèle personnalisé fourni par l'utilisateur, vous devez inclure un objet `customModelTransformParameters` lorsque vous invoquez une transformation de modèle. Consultez [Modèles personnalisés dans Neptune ML](machine-learning-custom-models.md) pour en savoir plus sur la façon d'implémenter et d'utiliser un modèle personnalisé.

**Note**  
La `modeltransform` commande exécute toujours la transformation du modèle sur la tâche de formation à l' SageMaker IA la mieux adaptée à cette formation.

Consultez [Commande modeltransform](machine-learning-api-modeltransform.md) pour plus d'informations sur les tâches de transformation de modèle.