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# Usando o Neptune ML AWS CloudFormation modelo para começar rapidamente em um novo cluster de banco de dados
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A maneira mais fácil de começar a usar o Neptune ML é usar CloudFormation o modelo de início rápido. Esse modelo instala todos os componentes necessários, incluindo um novo cluster de banco de dados do Neptune, todos os perfis necessários do IAM e um novo bloco de anotações de grafos do Neptune para facilitar o trabalho com o Neptune ML.

**Como criar a pilha de início rápido do Neptune ML**

1. Para iniciar a CloudFormation pilha no CloudFormation console, escolha um dos botões **Iniciar pilha** na tabela a seguir:    
[See the AWS documentation website for more details](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/neptune/latest/userguide/machine-learning-quick-start.html)

1.  Na página **Select Template**, escolha **Next**.

1. Na página **Specify Details (Especificar detalhes)**, escolha **Next (Próximo)**.

1. Na página **Opções**, escolha **Avançar**.

1. Na página **Revisar**, há duas caixas de seleção que você precisa marcar:
   + O primeiro reconhece que isso AWS CloudFormation pode criar recursos do IAM com nomes personalizados.
   + A segunda reconhece que isso AWS CloudFormation pode exigir a `CAPABILITY_AUTO_EXPAND` capacidade da nova pilha. `CAPABILITY_AUTO_EXPAND`permite explicitamente CloudFormation expandir macros automaticamente ao criar a pilha, sem revisão prévia.

     Os clientes geralmente criam um conjunto de alterações a partir de um modelo processado para que as alterações feitas pelos macros possam ser revisadas antes de criar a pilha. Para obter mais informações, consulte a API CloudFormation [CreateStack](https://docs.aws.amazon.com/AWSCloudFormation/latest/APIReference/API_CreateStack.html).

   Em seguida, escolha **Criar**.

O modelo de início rápido cria e configura o seguinte:
+ Um cluster de banco de dados do Neptune
+ Os perfis necessários do IAM (e os anexa).
+ O grupo de segurança necessário do Amazon EC2.
+ Os endpoints de SageMaker IA VPC necessários.
+ Um grupo de parâmetros de cluster de banco de dados para Neptune ML.
+ Os parâmetros necessários nesse grupo de parâmetros.
+ Um notebook de SageMaker IA com amostras de caderno pré-preenchidas para o Neptune ML. Observe que nem todos os tamanhos de instância estão disponíveis em todas as regiões, então você precisa ter certeza de que o tamanho de instância do bloco de anotações selecionado é compatível com sua região.
+ O Neptune-Export serviço.

Quando a pilha de início rápido estiver pronta, acesse o notebook de SageMaker IA criado pelo modelo e confira os exemplos pré-preenchidos. Eles ajudarão você a baixar exemplos de conjunto de dados para usar na experimentação dos recursos do Neptune ML.

Eles também podem proporcionar uma grande economia de tempo ao usar o Neptune ML. Por exemplo, veja a magia de linha [%neptune\_ml](notebooks-magics.md#notebooks-line-magics-neptune_ml) e a magia de célula [%%neptune\_ml](notebooks-magics.md#notebooks-cell-magics-neptune_ml) compatíveis com esses blocos de anotações.

Você também pode usar o AWS CLI comando a seguir para executar o modelo de início rápido CloudFormation :

```
aws cloudformation create-stack \
  --stack-name neptune-ml-fullstack-$(date '+%Y-%m-%d-%H-%M') \
  --template-url https://aws-neptune-customer-samples.s3.amazonaws.com/v2/cloudformation-templates/neptune-ml-nested-stack.json \
  --parameters ParameterKey=EnableIAMAuthOnExportAPI,ParameterValue={{(true if you have IAM auth enabled, or false otherwise)}} \
               ParameterKey=Env,ParameterValue=test$(date '+%H%M')\
  --capabilities CAPABILITY_IAM \
  --region {{(the AWS region, like us-east-1)}} \
  --disable-rollback \
  --profile {{(optionally, a named CLI profile of yours)}}
```