Cree un recurso de paquete de modelos

Para crear un recurso de paquete de modelos que puedas usar para crear modelos desplegables en Amazon SageMaker y publicarlos en, AWS Marketplace especifica la siguiente información:

• El contenedor de Docker que contiene el código de inferencia o el recurso de algoritmo que se utilizó para la capacitación del modelo.

• La ubicación de los artefactos del modelo. Los artefactos de modelos pueden empaquetarse en el mismo contenedor de Docker como el código de inferencia o almacenarse en Amazon S3.

• Los tipos de instancias que su paquete de modelos admite tanto para la inferencia en tiempo real como para trabajos de transformación por lotes.

• Perfiles de validación, que son trabajos de transformación por lotes que SageMaker se ejecutan para probar el código de inferencia del paquete de modelos.

  Antes de incluir los paquetes de modelos AWS Marketplace, debes validarlos. Esto garantiza que los compradores y vendedores puedan estar seguros de que los productos funcionan en Amazon SageMaker. AWS Marketplace Solo puedes publicar productos si la validación se realiza correctamente.

  El procedimiento de validación utiliza su perfil de validación y datos de muestra para ejecutar las siguientes tareas de validación:

  1. Crear un modelo en su cuenta con la imagen de inferencia del paquete del modelo y los artefactos del modelo opcional almacenados en Amazon S3.

     nota

     Un paquete de modelos es específico de la región en la que se crea. El bucket de S3 donde se almacenan los artefactos del modelo debe estar en la misma región en la que creó el paquete de modelos.

  2. Cree un trabajo de transformación en su cuenta utilizando el modelo para comprobar que su imagen de inferencia funciona. SageMaker

  3. Crear un perfil de validación.

  nota

  En su perfil de validación, proporcione solo los datos que desea exponer públicamente.

  La validación puede tardar varias horas. Para ver el estado de los trabajos de su cuenta, en la SageMaker consola, consulte las páginas de trabajos de Transform. Si se produce un error en la validación, puede acceder a los informes de digitalización y validación desde la SageMaker consola. Después de corregir los problemas, vuelva a crear el algoritmo. Cuando el estado del algoritmo seaCOMPLETED, búsquelo en la SageMaker consola e inicie el proceso de listado

  nota

  Para publicar su paquete de modelos AWS Marketplace, se requiere al menos un perfil de validación.

Puede crear un paquete modelo mediante la SageMaker consola o mediante la SageMaker API.

Cree un recurso de paquete de modelos (consola)

Para crear un paquete de modelos en la SageMaker consola:

1. Abra la SageMaker consola en https://console.aws.amazon.com/sagemaker/.

2. En el menú de la izquierda, seleccione Inference (Inferencia).

3. Elija Marketplace model packages (Paquetes de modelos de mercado), a continuación, seleccione Create marketplace model package (Creat paquete de modelo de mercado).

4. En la página Inference specifications (Especificaciones de inferencia) proporcione la siguiente información:

   1. En Model package name (Nombre del paquete de modelos), escriba un nombre para el paquete. El nombre del paquete modelo debe ser único en su cuenta y en la AWS región. El nombre tiene que tener entre 1 y 64 caracteres. Los caracteres válidos son a-z, A-Z, 0-9 y - (guion).

   2. Escriba una descripción del paquete de modelos. Esta descripción aparece en la SageMaker consola y en AWS Marketplace.

   3. Para Inference specification options (Opciones de especificación de inferencia), elija Provide the location of the inference image and model artifact (Proporcionar la ubicación de la imagen de inferencia y de los artefactos del modelo) para crear un paquete de modelos con un contenedor de inferencia y artefactos del modelo. Elija Provide the algorithm used for training and its model artifacts (Proporcione el algoritmo utilizado para la capacitación y sus artefactos del modelo) para crear un paquete de modelos a partir de un recurso de algoritmo que ha creado o al que se ha suscrito desde AWS Marketplace.

   4. Si ha elegido Provide the location of the inference image and model artifacts (Proporcione la ubicación de la imagen de inferencia y los artefactos del modelo) para Inference specification options (Opciones de especificaciones de inferencia), proporcione la siguiente información para Container definition (Definición de contenedor) y Supported resources (Recursos compatibles):

      1. Para Location of inference image (Ubicación de imagen de inferencia), escriba la ruta de la imagen que contiene el código de inferencia. La imagen se debe almacenar como un contenedor de Docker en Amazon ECR.

      2. Para Location of model data artifacts (Ubicación de artefactos de datos de modelo), escriba la ubicación en S3 donde se almacenan los artefactos de su modelo.

      3. En Container DNS host name (Nombre de host de DNS del contenedor), escriba el nombre de un host de DNS para su contenedor.

      4. En Supported instance types for real-time inference (Tipos de instancia admitidos para inferencias en tiempo real), seleccione los tipos de instancias compatibles con su paquete de modelos para inferencia en tiempo real desde puntos de enlace alojados en SageMaker .

      5. Para Supported instance types for batch transform jobs (Tipos de instancia admitidos para trabajos de transformación por lotes), seleccione los tipos de instancias que su paquete de modelos admite para trabajos de transformación por lotes.

      6. Para Supported content types (Tipos de contenido compatibles), escriba el tipo de contenido que su paquete de modelos espera para solicitudes de inferencia.

      7. Para Supported response MIME types (Tipos MIME de respuestas admitidos), escriba los tipos MIME que su paquete de modelos utiliza para proporcionar inferencias.

   5. Si ha elegido Provide the algorithm used for training and its model artifacts (Proporcione el algoritmo utilizado para la capacitación y sus artefactos del modelo) para Inference specification options (Opciones de especificaciones de inferencia), proporcione la siguiente información:

      1. Para Algorithm ARN (ARN de algoritmo), escriba el Nombre de recurso de Amazon (ARN) del recurso del algoritmo que debe usar para crear el paquete del modelo.

      2. Para Location of model data artifacts (Ubicación de artefactos de datos de modelo), escriba la ubicación en S3 donde se almacenan los artefactos de su modelo.

   6. Elija Siguiente.

5. En la página Validation and scanning (Validación y escaneado) proporcione la siguiente información:

   1. En Publicar este paquete de modelos en AWS Marketplace, seleccione Sí para publicar el paquete de modelos en AWS Marketplace.

   2. En Validar este recurso, elija Sí si SageMaker desea ejecutar los trabajos de transformación por lotes que especifique para probar el código de inferencia del paquete de modelos.

      nota

      Para publicar el paquete de modelos en él AWS Marketplace, el paquete de modelos debe estar validado.

   3. Para el rol de IAM, elija un rol de IAM que tenga los permisos necesarios para ejecutar trabajos de transformación por lotes o elija Crear un nuevo rol para poder crear SageMaker un rol que tenga asociada la política AmazonSageMakerFullAccess gestionada. SageMaker Para obtener más información, consulte Cómo utilizar las funciones SageMaker de ejecución.

   4. Para Validation profile (Perfil de validación), especifique lo siguiente:

      • Un nombre para el perfil de validación.

      • Una definición de trabajo de transformación. Se trata de un bloque JSON que describe un trabajo de transformación por lotes. Se trata del mismo formato que el parámetro de entrada TransformJobDefinition de la API CreateAlgorithm.

6. Seleccione Create marketplace model package (Crear paquete modelo de mercado).

Cree un recurso de paquete de modelos (API)

Para crear un paquete modelo mediante la SageMaker API, llama a la CreateModelPackageAPI.