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Gremlin 推理查询中使用的 Neptune ML 谓词
Neptune#ml.deterministic
此谓词是归纳推理查询的选项，也就是说，适用于包含 Neptune#ml.inductiveInference 谓词的查询。
使用归纳推理时，Neptune 引擎会创建相应的子图形来评估经过训练的 GNN 模型，该子图形的要求取决于最终模型的参数。具体而言，num-layer 参数确定从目标节点或边缘开始的遍历跳数，而 fanouts 参数指定在每跳处要对多少邻居进行采样（请参阅 HPO 参数）。
默认情况下，归纳推理查询在非确定性模式下运行，在这种模式下，Neptune 会随机构建邻域。在进行预测时，这种正常的随机邻居采样有时会产生不同的预测。
当您在归纳推理查询中包含 Neptune#ml.deterministic 时，Neptune 引擎尝试以确定性的方式对邻居进行采样，这样对同一查询的多次调用每次都会返回相同的结果。但是，不能保证结果是完全确定的，因为分布式系统的底层图形和构件的变化仍然会带来波动。
您可以在查询中加入 Neptune#ml.deterministic 谓词，如下所示：
.with("Neptune#ml.deterministic")
如果 Neptune#ml.deterministic 谓词包含在也不包含 Neptune#ml.inductiveInference 的查询中，则直接将其忽略。
Neptune#ml.disableInductiveInferenceMetadataCache
此谓词是归纳推理查询的选项，也就是说，适用于包含 Neptune#ml.inductiveInference 谓词的查询。
对于归纳推理查询，Neptune 使用存储在 Amazon S3 中的元数据文件来决定构建邻域时的跳数和扇出。Neptune 通常会缓存此模型的元数据，以避免重复从 Amazon S3 获取文件。可以通过在查询中包含 Neptune#ml.disableInductiveInferenceMetadataCache 谓词来禁用缓存。尽管 Neptune 直接从 Amazon S3 获取元数据可能会比较慢，但当重新训练或转换后更新了 SageMaker 端点并且缓存已过时时，这会很有用。
您可以在查询中加入 Neptune#ml.disableInductiveInferenceMetadataCache 谓词，如下所示：
.with("Neptune#ml.disableInductiveInferenceMetadataCache")
以下是 Jupyter 笔记本中示例查询的样子：
%%gremlin g.with("Neptune#ml.endpoint", "ep1") .with("Neptune#ml.iamRoleArn", "arn:aws:iam::123456789012:role/NeptuneMLRole") .with("Neptune#ml.disableInductiveInferenceMetadataCache") .V('101').properties("rating") .with("Neptune#ml.regression") .with("Neptune#ml.inductiveInference")
Neptune#ml.endpoint
必要时，在 with() 步骤中使用 Neptune#ml.endpoint 谓词来指定推理端点：
.with("Neptune#ml.endpoint", "the model's SageMaker inference endpoint")
您可以通过端点的 id 或其 URL 来识别端点。例如：
.with( "Neptune#ml.endpoint", "node-classification-movie-lens-endpoint" )
或者：
.with( "Neptune#ml.endpoint", "https://runtime.sagemaker.us-east-1.amazonaws.com/endpoints/node-classification-movie-lens-endpoint/invocations" )
注意
如果您将 Neptune 数据库集群参数组中的 neptune_ml_endpoint 参数设置为端点 id 或 URL，则无需在每个查询中都包含 Neptune#ml.endpoint 谓词。
Neptune#ml.iamRoleArn
在 with() 步骤中使用 Neptune#ml.iamRoleArn 来指定 SageMaker 执行 IAM 角色的 ARN（如有必要）：
.with("Neptune#ml.iamRoleArn", "the ARN for the SageMaker execution IAM role")
有关如何创建 SageMaker 执行 IAM 角色的信息，请参阅创建自定义 NeptuneSageMakerIAMRole 角色。
注意
如果您将 Neptune 数据库集群参数组中的 neptune_ml_iam_role 参数设置为 SageMaker执行 IAM 角色的 ARN，则无需在每个查询中都包含 Neptune#ml.iamRoleArn 谓词。
Neptune#ml.inductiveInference
Gremlin 中已默认启用转导推理。要进行实时归纳推理查询，请加入 Neptune#ml.inductiveInference 谓词，如下所示：
.with("Neptune#ml.inductiveInference")
如果您的图形是动态的，则归纳推理通常是最佳选择；但如果图形是静态的，则转导推理会更快、更高效。
Neptune#ml.limit
Neptune#ml.limit 谓词可以选择限制每个实体返回的结果数：
.with( "Neptune#ml.limit",2)
默认情况下，限制为 1，可设置的最大数量为 100。
Neptune#ml.threshold
Neptune#ml.threshold 谓词可以选择为结果分数设定截止阈值：
.with( "Neptune#ml.threshold",0.5D)
这使您可以丢弃分数低于指定阈值的所有结果。
Neptune#ml.classification
Neptune#ml.classification 谓词附加到 properties() 步骤，以确定需要从节点分类模型的 SageMaker 端点获取属性：
.properties( "property key of the node classification model" ).with( "Neptune#ml.classification" )
Neptune#ml.regression
Neptune#ml.regression 谓词附加到 properties() 步骤，以确定需要从节点回归模型的 SageMaker 端点获取属性：
.properties( "property key of the node regression model" ).with( "Neptune#ml.regression" )
Neptune#ml.prediction
Neptune#ml.prediction 谓词附加到 in() 和 out() 步骤，以确定这是一个链接预测查询：
.in("edge label of the link prediction model").with("Neptune#ml.prediction").hasLabel("target node label")
Neptune#ml.score
在 Gremlin 节点或边缘分类查询中使用 Neptune#ml.score 谓词来获取机器学习置信度分数。在 properties() 步骤中应将 Neptune#ml.score 谓词与查询谓词一起传递，以获得节点或边缘分类查询的 ML 置信度分数。
您可以找到一个包含其它节点分类示例的节点分类示例，以及边缘分类部分中的一个边缘分类示例。