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Modelos personalizados de Neptune ML
nota
La compatibilidad con el modelo personalizado de Neptune ML se basa en una versión anterior de Python 3. Para crear y ejecutar modelos GNN personalizados con up-to-date dependencias, utilice on. GraphStorm SageMaker
Por el momento, los modelos personalizados no admiten la inferencia inductiva en tiempo real.
Neptune ML le permite definir sus propias implementaciones de modelos personalizados mediante Python. Puede entrenar e implementar modelos personalizados con la infraestructura de Neptune ML de la misma manera que lo hace con los modelos integrados, y usarlos para obtener predicciones mediante consultas de gráficos.
Para empezar a implementar su propio modelo personalizado en Python, siga los ejemplos del kit de herramientas de Neptune ML
