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Modelos personalizados no Neptune ML
nota
O suporte ao modelo personalizado do Neptune ML depende de uma versão mais antiga do Python 3. Para criar e executar modelos GNN personalizados com up-to-date dependências, use GraphStorm on. SageMaker
No momento, a inferência indutiva em tempo real não é compatível com modelos personalizados.
O Neptune ML permite definir as próprias implementações de modelos personalizados usando Python. É possível treinar e implantar modelos personalizados usando a infraestrutura do Neptune ML da mesma forma que é feito com os modelos integrados, e usá-los para obter previsões por meio de consultas de grafos.
Você pode começar a implementar um modelo personalizado em Python seguindo os exemplos do kit de ferramentas do Neptune ML
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