Spec-Zone.ru › AWS CLI v2

[ aws . neptunedata ]

start-ml-model-transform-job

Описание

Создает новую задачу преобразования модели. См. Использование обученной модели для генерации новых артефактов модели.

При вызове этой операции в кластере Neptune с включенной аутентификацией IAM, пользователь или роль IAM, выполняющая запрос, должны иметь присоединенную политику, разрешающую действие neptune-db:StartMLModelTransformJob в этом кластере.

См. также: Документацию API AWS

Синтаксис

  start-ml-model-transform-job
[--id <value>]
[--data-processing-job-id <value>]
[--ml-model-training-job-id <value>]
[--training-job-name <value>]
--model-transform-output-s3-location <value>
[--sagemaker-iam-role-arn <value>]
[--neptune-iam-role-arn <value>]
[--custom-model-transform-parameters <value>]
[--base-processing-instance-type <value>]
[--base-processing-instance-volume-size-in-gb <value>]
[--subnets <value>]
[--security-group-ids <value>]
[--volume-encryption-kms-key <value>]
[--s3-output-encryption-kms-key <value>]
[--cli-input-json | --cli-input-yaml]
[--generate-cli-skeleton <value>]
[--debug]
[--endpoint-url <value>]
[--no-verify-ssl]
[--no-paginate]
[--output <value>]
[--query <value>]
[--profile <value>]
[--region <value>]
[--version <value>]
[--color <value>]
[--no-sign-request]
[--ca-bundle <value>]
[--cli-read-timeout <value>]
[--cli-connect-timeout <value>]
[--cli-binary-format <value>]
[--no-cli-pager]
[--cli-auto-prompt]
[--no-cli-auto-prompt]

Параметры

--id (строка)

Уникальный идентификатор новой задачи. По умолчанию генерируется автоматически UUID.

--data-processing-job-id (строка)

Идентификатор завершенной задачи обработки данных. Вы должны указать либо dataProcessingJobId и mlModelTrainingJobId, либо trainingJobName.

--ml-model-training-job-id (строка)

Идентификатор завершенной задачи обучения модели. Вы должны указать либо dataProcessingJobId и mlModelTrainingJobId, либо trainingJobName.

--training-job-name (строка)

Имя завершенной задачи обучения SageMaker. Вы должны указать либо dataProcessingJobId и mlModelTrainingJobId, либо trainingJobName.

--model-transform-output-s3-location (строка)

Расположение в Amazon S3, где будут храниться артефакты модели.

--sagemaker-iam-role-arn (строка)

ARN роли IAM для выполнения SageMaker. Она должна быть указана в группе параметров вашего кластера DB, иначе произойдет ошибка.

--neptune-iam-role-arn (строка)

ARN роли IAM, предоставляющей Neptune доступ к ресурсам SageMaker и Amazon S3. Она должна быть указана в группе параметров вашего кластера DB, иначе произойдет ошибка.

--custom-model-transform-parameters (структура)

Конфигурационные данные для преобразования модели с использованием пользовательской модели. Объект customModelTransformParameters содержит следующие поля, значения которых должны быть совместимы с сохраненными параметрами модели из задачи обучения:

sourceS3DirectoryPath -> (строка)

Путь к расположению в Amazon S3, где находится Python-модуль, реализующий вашу модель. Он должен указывать на действительное существующее расположение в Amazon S3, содержащее, как минимум, скрипт обучения, скрипт преобразования и файл model-hpo-configuration.json.

transformEntryPointScript -> (строка)

Имя точки входа в вашем модуле скрипта, который должен быть запущен после определения лучшей модели из поиска гиперпараметров для вычисления артефактов модели, необходимых для развертывания модели. Он должен работать без аргументов командной строки. По умолчанию - transform.py.

Сокращенный синтаксис:

sourceS3DirectoryPath=string,transformEntryPointScript=string

Синтаксис JSON:

{
  "sourceS3DirectoryPath": "string",
  "transformEntryPointScript": "string"
}

--base-processing-instance-type (строка)

Тип ML-инстанса, используемого при подготовке и управлении обучением ML-моделей. Это ML-вычислительный инстанс, выбранный на основе требований к памяти для обработки обучающих данных и модели.

--base-processing-instance-volume-size-in-gb (целое число)

Размер диска обучающего инстанса в гигабайтах. По умолчанию 0. И входные данные, и выходная модель хранятся на диске, поэтому размер раздела должен быть достаточно большим для хранения обоих наборов данных. Если не указан или равен 0, Neptune ML выбирает размер раздела диска на основе рекомендации, сгенерированной на шаге обработки данных.

--subnets (список)

Идентификаторы подсетей в VPC Neptune. По умолчанию None.

(строка)

Синтаксис:

"string" "string" ...

--security-group-ids (список)

Идентификаторы групп безопасности VPC. По умолчанию None.

(строка)

Синтаксис:

"string" "string" ...

--volume-encryption-kms-key (строка)

Ключ Amazon Key Management Service (KMS), который SageMaker использует для шифрования данных на томе хранения, подключенном к ML-вычислительным инстансам, выполняющим задачу обучения. По умолчанию None.

--s3-output-encryption-kms-key (строка)

Ключ Amazon Key Management Service (KMS), который SageMaker использует для шифрования выходных данных задачи обработки. По умолчанию None.

--cli-input-json | --cli-input-yaml (строка) Чтение аргументов из предоставленной JSON-строки. JSON-строка следует формату, указанному в --generate-cli-skeleton. Если другие аргументы предоставлены в командной строке, эти значения переопределят значения из JSON. Невозможно передавать произвольные двоичные значения с помощью JSON-предоставленного значения, так как строка будет воспринята буквально. Это значение нельзя указывать вместе с --cli-input-yaml.

--generate-cli-skeleton (строка) Вывод JSON-скелета в стандартный вывод без отправки запроса API. При отсутствии значения или значении input выводит пример входного JSON, который можно использовать как аргумент для --cli-input-json. Аналогично, если предоставлено значение yaml-input, выводится пример входного YAML, который можно использовать с --cli-input-yaml. Если предоставлено значение output, оно проверяет входные данные команды и возвращает пример выходного JSON для этой команды. Сгенерированный JSON-скелет не стабилен между версиями AWS CLI, и нет гарантий обратной совместимости в сгенерированном JSON-скелете.

Общие параметры

--debug (boolean)

Включить отладочную запись в журнал.

--endpoint-url (string)

Переопределить стандартный URL команды заданным URL.

--no-verify-ssl (boolean)

По умолчанию AWS CLI использует SSL при взаимодействии с AWS-сервисами. Для каждого подключения SSL AWS CLI проверяет сертификаты SSL. Этот параметр переопределяет стандартное поведение проверки сертификатов SSL.

--no-paginate (boolean)

Отключить автоматическую постраничную навигацию. Если автоматическая постраничная навигация отключена, AWS CLI выполнит только один вызов для первой страницы результатов.

--output (string)

Стиль форматирования вывода команды.

  • json
  • text
  • table
  • yaml
  • yaml-stream

--query (string)

Запрос JMESPath для фильтрации данных ответа.

--profile (string)

Использовать определенный профиль из файла учетных данных.

--region (string)

Регион для использования. Переопределяет параметры конфигурации/среды.

--version (string)

Показать версию этого инструмента.

--color (string)

Включить/отключить цветной вывод.

  • on
  • off
  • auto

--no-sign-request (boolean)

Не подписывать запросы. Учетные данные не будут загружены, если этот аргумент задан.

--ca-bundle (string)

Файл с корневым сертификатом для проверки сертификатов SSL. Переопределяет параметры конфигурации/среды.

--cli-read-timeout (int)

Максимальное время чтения сокета в секундах. Если значение установлено в 0, чтение сокета будет блокирующим и не будет иметь таймаута. Значение по умолчанию составляет 60 секунд.

--cli-connect-timeout (int)

Максимальное время подключения к сокету в секундах. Если значение установлено в 0, подключение к сокету будет блокирующим и не будет иметь таймаута. Значение по умолчанию составляет 60 секунд.

--cli-binary-format (string)

Стиль форматирования, используемый для бинарных блоков. Формат по умолчанию — base64. Формат base64 ожидает, что бинарные блоки будут предоставлены как строка, закодированная в base64. Формат raw-in-base64-out сохраняет совместимость с поведением AWS CLI V1, а бинарные значения должны передаваться буквально. При предоставлении содержимого из файла, соответствующего бинарному блоку fileb:// всегда будет обрабатываться как бинарный и использовать содержимое файла непосредственно независимо от настройки cli-binary-format. При использовании file:// содержимое файла должно быть правильно отформатировано для настроенного cli-binary-format.

  • base64
  • raw-in-base64-out

--no-cli-pager (boolean)

Отключить вывод с помощью пейджера CLI.

--cli-auto-prompt (boolean)

Автоматически запросить параметры ввода CLI.

--no-cli-auto-prompt (boolean)

Отключить автоматический запрос параметров ввода CLI.

Вывод

id -> (string)

Уникальный идентификатор новой задачи преобразования модели.

arn -> (string)

ARN задачи преобразования модели.

creationTimeInMillis -> (long)

Время создания задачи преобразования модели в миллисекундах.

© Copyright 2025, Amazon Web Services. Created using Sphinx.

Spec-Zone.ru

Настройки Оффлайн Что нового Помощь О нас
Spec-Zone .ru
спецификации, руководства, описания, API