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Gremlin 推理查询中使用的 Neptune ML 谓词
Neptune#ml.endpoint
这些区域有：Neptune#ml.endpoint谓词用于with()步骤来指定推理端点，如有必要：
.with("Neptune#ml.endpoint", "the model's SageMaker inference endpoint")
您可以通过它来识别终端节点id或者它的 URL。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" )
如果您设置neptune_ml_endpoint参数在 Neptune 数据库集群参数组中到终端节点id或 URL，则不需要包含Neptune#ml.endpoint每个查询中的谓词。
Neptune#ml.iamRoleArn
Neptune#ml.iamRoleArn用于with()步骤可指定 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.
如果您设置neptune_ml_iam_role参数在你的 Neptune 数据库集群参数组到 SageMaker 执行 IAM 角色的 ARN 中，你不需要包含Neptune#ml.iamRoleArn每个查询中的谓词。
Neptune#ml.limit
这些区域有：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
这些区域有：Neptune#ml.threshold谓词（可选）为结果分数建立截止阈值：
.with( "Neptune#ml.threshold",0.5D)
这样，您可以丢弃分数低于指定阈值的所有结果。
Neptune#ml.classification
这些区域有：Neptune#ml.classification谓词附加到properties()步骤来确定需要从节点分类模型的 SageMaker 端点中获取属性：
.properties( "property key of the node classification model" ).with( "Neptune#ml.classification" )
Neptune#ml.regression
这些区域有：Neptune#ml.regression谓词附加到properties()步骤来确定需要从节点回归模型的 SageMaker 端点中获取属性：
.properties( "property key of the node regression model" ).with( "Neptune#ml.regression" )
Neptune#ml.prediction
这些区域有：Neptune#ml.prediction谓词被附加到in()和out()确定这是一个链接预测查询的步骤：
.in("edge label of the link prediction model").with("Neptune#ml.prediction").hasLabel("target node label")
Neptune#ml.score
这些区域有：Neptune#ml.score谓词在 Gremlin 节点或边缘分类查询中使用来获取机器学习信心分数。这些区域有：Neptune#ml.score谓词应与查询谓词一起传递properties()步骤以获取节点或边缘分类查询的 ML 置信度分数。
你可以找到一个节点分类示例其他节点分类示例，以及中的边缘分类示例边缘分类.