使用 modeltraining 命令进行模型训练 - Amazon Neptune
创建模型训练任务获取任务状态停止任务列出任务
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使用 modeltraining 命令进行模型训练

您可以使用 Neptune ML modeltraining 命令创建模型训练任务、检查其状态、停止它或列出所有活动的模型训练任务。

使用 Neptune ML modeltraining 命令创建模型训练任务

用于创建全新任务的 Neptune ML modeltraining 命令如下所示：

curl \
  -X POST https://(your Neptune endpoint)/ml/modeltraining
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
        "id" : "(a unique model-training job ID)",
        "dataProcessingJobId" : "(the data-processing job-id of a completed job)",
        "trainModelS3Location" : "s3://(your Amazon S3 bucket)/neptune-model-graph-autotrainer"
      }'

用于为增量模型训练创建更新任务的 Neptune ML modeltraining 命令如下所示：

curl \
  -X POST https://(your Neptune endpoint)/ml/modeltraining
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
        "id" : "(a unique model-training job ID)",
        "dataProcessingJobId" : "(the data-processing job-id of a completed job)",
        "trainModelS3Location" : "s3://(your Amazon S3 bucket)/neptune-model-graph-autotrainer"
        "previousModelTrainingJobId" : "(the job ID of a completed model-training job to update)",
      }'

使用用户提供的自定义模型实现创建新任务的 Neptune ML modeltraining 命令如下所示：

curl \
  -X POST https://(your Neptune endpoint)/ml/modeltraining
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
        "id" : "(a unique model-training job ID)",
        "dataProcessingJobId" : "(the data-processing job-id of a completed job)",
        "trainModelS3Location" : "s3://(your Amazon S3 bucket)/neptune-model-graph-autotrainer"
        "modelName": "custom",
        "customModelTrainingParameters" : {
          "sourceS3DirectoryPath": "s3://(your Amazon S3 bucket)/(path to your Python module)",
          "trainingEntryPointScript": "(your training script entry-point name in the Python module)",
          "transformEntryPointScript": "(your transform script entry-point name in the Python module)"
        }
      }'
用于创建 modeltraining 任务的参数

  • id –（可选）新任务的唯一标识符。

    类型：字符串。默认：自动生成的 UUID。

  • dataProcessingJobId –（必需）已完成的数据处理任务的任务 ID，该任务已创建训练将使用的数据。

    类型：字符串。

  • trainModelS3Location –（必需）Amazon S3 中要存储模型构件的位置。

    类型：字符串。

  • previousModelTrainingJobId –（可选）已完成的模型训练任务的任务 ID，您要根据更新的数据以递增方式更新该任务。

    类型：字符串。默认值：无。

  • sagemakerIamRoleArn—（可选）用于 A SageMaker I 执行的 IAM 角色的 ARN。

    类型：字符串。注意：必须将其列在您的数据库集群参数组中，否则将发生错误。

  • neptuneIamRoleArn—（可选）向 Neptune 提供 AI 和 A SageMaker mazon S3 资源访问权限的 IAM 角色的 ARN。

    类型：字符串。注意：必须将其列在您的数据库集群参数组中，否则将发生错误。

  • modelName –（可选）用于训练的模型类型。默认情况下，机器学习模型是根据数据处理中使用的 modelType 自动生成的，但您可以在此处指定不同的模型类型。

    类型：字符串。默认：rgcn 用于异构图形，kge 用于知识图谱。有效值：对于异构图形：rgcn。对于 kge 图形：transe、distmult 或 rotate。对于自定义模型实现：custom。

  • baseProcessingInstanceType –（可选）用于准备和管理机器学习模型训练的机器学习实例的类型。

    类型：字符串。注意：这是根据用于处理训练数据和模型的内存要求选择的 CPU 实例。请参阅为模型训练和模型转换选择实例。

  • trainingInstanceType –（可选）用于模型训练的 ML 实例的类型。所有 Neptune ML 模型都支持 CPU、GPU 和多 GPU 训练。

    类型：字符串。默认值：ml.p3.2xlarge。

    注意：为训练选择正确的实例类型取决于任务类型、图形大小和预算。请参阅为模型训练和模型转换选择实例。

  • trainingInstanceVolumeSizeInGB –（可选）训练实例的磁盘卷大小。输入数据和输出模型都存储在磁盘上，因此卷大小必须足够大，以容纳两个数据集。

    类型：整数。默认值：0。

    注意：如果未指定或为 0，Neptune ML 会根据数据处理步骤中生成的建议选择磁盘卷大小。请参阅为模型训练和模型转换选择实例。

  • trainingTimeOutInSeconds –（可选）训练任务的超时（以秒为单位）。

    类型：整数。默认值：86,400（1 天）。

  • maxHPONumberOfTrainingJobs - 超参数调整任务要启动的最大训练任务总数。

    类型：整数。默认值：2。

    注意：Neptune ML 会自动调整机器学习模型的超参数。要获得性能良好的模型，请至少使用 10 个任务（换句话说，将 maxHPONumberOfTrainingJobs 设置为 10）。通常，调整次数越多，结果越好。

  • maxHPOParallelTrainingJobs – 为超参数调整任务启动的最大并行训练任务数。

    类型：整数。默认值：2。

    注意：您可以运行的并行任务数量受训练实例上可用资源的限制。

  • subnets—（可选）Ne IDs ptune VPC 中的子网。

    类型：字符串列表。默认值：无。

  • securityGroupIds—（可选）VPC 安全组 IDs。

    类型：字符串列表。默认值：无。

  • volumeEncryptionKMSKey—（可选） SageMaker AI 用来加密连接到运行训练作业的 ML 计算实例的存储卷上的数据的 Amazon Key Management Service (Amazon KMS) 密钥。

    类型：字符串。默认值：无。

  • s3OutputEncryptionKMSKey—（可选Amazon KMS） SageMaker AI 用来加密处理作业输出的 Amazon Key Management Service () 密钥。

    类型：字符串。默认值：无。

  • enableInterContainerTrafficEncryption –（可选）在训练或超参数调整任务中启用或禁用容器间流量加密。

    类型：布尔值。默认值：True。

    注意

    enableInterContainerTrafficEncryption 参数仅在引擎版本 1.2.0.2.R3 中可用。

  • enableManagedSpotTraining –（可选）使用 Amazon Elastic Compute Cloud 竞价型实例优化训练机器学习模型的成本。有关更多信息，请参阅 Amazon 中的托管竞技训练 SageMaker。

    类型：布尔值。默认值：False。

  • customModelTrainingParameters –（可选）自定义模型训练的配置。这是具有以下字段的 JSON 对象：

    • sourceS3DirectoryPath –（必需）实现您的模型的 Python 模块所在的 Amazon S3 位置的路径。这必须指向有效的现有 Amazon S3 位置，其中至少包含训练脚本、转换脚本和 model-hpo-configuration.json 文件。

    • trainingEntryPointScript –（可选）执行模型训练并将超参数作为命令行参数（包括固定的超参数）的脚本模块中入口点的名称。

      默认值：training.py。

    • transformEntryPointScript –（可选）脚本模块中入口点的名称，该脚本应在确定超参数搜索中的最佳模型之后运行，以计算模型部署所需的模型构件。它应该能够在没有命令行参数的情况下运行。

      默认值：transform.py。

  • maxWaitTime –（可选）使用竞价型实例执行模型训练时等待的最长时间，以秒为单位。应大于 trainingTimeOutInSeconds。

    类型：整数。

使用 Neptune ML modeltraining 命令获取模型训练任务的状态

用于显示任务状态的示例 Neptune ML modeltraining 命令如下所示：

curl -s \
  "https://(your Neptune endpoint)/ml/modeltraining/(the job ID)" \
  | python -m json.tool
modeltraining 任务状态的参数

  • id –（必需）模型训练任务的唯一标识符。

    类型：字符串。

  • neptuneIamRoleArn—（可选）向 Neptune 提供 AI 和 A SageMaker mazon S3 资源访问权限的 IAM 角色的 ARN。

    类型：字符串。注意：必须将其列在您的数据库集群参数组中，否则将发生错误。

使用 Neptune ML modeltraining 命令停止模型训练任务

用于停止任务的示例 Neptune ML modeltraining 命令如下所示：

curl -s \
  -X DELETE "https://(your Neptune endpoint)/ml/modeltraining/(the job ID)"

或者：

curl -s \
  -X DELETE "https://(your Neptune endpoint)/ml/modeltraining/(the job ID)?clean=true"
modeltraining 停止任务的参数

  • id –（必需）模型训练任务的唯一标识符。

    类型：字符串。

  • neptuneIamRoleArn—（可选）向 Neptune 提供 AI 和 A SageMaker mazon S3 资源访问权限的 IAM 角色的 ARN。

    类型：字符串。注意：必须将其列在您的数据库集群参数组中，否则将发生错误。

  • clean –（可选）此标志指定在任务停止时应删除所有 Amazon S3 构件。

    类型：布尔值。默认值：FALSE。

使用 Neptune ML modeltraining 命令列出活动的模型训练任务

用于列出活动任务的示例 Neptune ML modeltraining 命令如下所示：

curl -s "https://(your Neptune endpoint)/ml/modeltraining" | python -m json.tool

或者：

curl -s "https://(your Neptune endpoint)/ml/modeltraining?maxItems=3" | python -m json.tool
modeltraining 列出任务的参数

  • maxItems –（可选），表示要返回的最大项目数。

    类型：整数。默认值：10。允许的最大值：1024。

  • neptuneIamRoleArn—（可选）向 Neptune 提供 AI 和 A SageMaker mazon S3 资源访问权限的 IAM 角色的 ARN。

    类型：字符串。注意：必须将其列在您的数据库集群参数组中，否则将发生错误。