Menerbitkan produk Anda di AWS Marketplace

Sebelum Anda dapat mempublikasikan paket model atau algoritma Anda, berikut ini diperlukan:

• An Akun AWS yang terdaftar sebagai AWS Marketplace penjual. Anda dapat melakukan ini di Portal Manajemen AWS Marketplace.

• Profil penjual yang lengkap di bawah halaman Pengaturan di Portal Manajemen AWS Marketplace.

• Untuk menerbitkan produk berbayar, Anda harus melengkapi wawancara pajak dan formulir bank. Ini tidak diperlukan untuk menerbitkan produk gratis. Untuk informasi selengkapnya, lihat Proses pendaftaran Penjual.

• Anda harus memiliki izin untuk mengakses Portal Manajemen AWS Marketplace dan Amazon SageMaker. Untuk informasi selengkapnya, lihat Izin diperlukan.

Ikhtisar proses penerbitan

Ada empat langkah dalam proses penerbitan:

1. Kirim produk — Buat daftar dengan deskripsi, informasi penggunaan, dan detail lain dari paket model atau produk algoritme Anda. Setelah Anda mengirimkan produk Anda untuk dipublikasikan, dibutuhkan sekitar satu jam hingga status berubah ke langkah berikutnya.

2. Uji produk — Gunakan produk Anda Akun AWS yang terdaftar sebagai AWS Marketplace penjual untuk melihat pratinjau daftar di AWS Marketplace, berlangganan, dan menguji produk. Selain itu, diizinkan lainnya Akun AWS dapat melihat pratinjau dan menguji produk. Jika ada perubahan yang diperlukan, Anda dapat kembali dan mengedit detail daftar.

3. Sign off untuk penerbitan — Ketika produk Anda siap untuk ditayangkan, kembali ke Portal Manajemen AWS Marketplace, dan pilih Sign off dan publish.

4. Produk menjadi live — Produk Anda sekarang hidup di AWS Marketplace. Anda dapat mempertahankan produk Anda dengan menerbitkan versi baru dengan pembaruan atau perbaikan produk.

Izin diperlukan

Untuk memublikasikan SageMaker produk Amazon, AWS Identity and Access Management pengguna atau peran yang Anda masuki memerlukan salah satu atau kedua tindakan IAM berikut:

• sagemaker: DescribeModelPackage — Untuk daftar paket model

• sagemaker: DescribeAlgorithm — Untuk daftar algoritma

Untuk AWS Marketplace izin yang diperlukan, atau untuk mengelola akun penjual, lihat Kebijakan dan izin untuk AWS Marketplace penjual.

Membuat daftar produk Anda

Berikut ini adalah panduan untuk membuat daftar produk Anda di AWS Marketplace paket model dan produk algoritma.

catatan

Sebelum membuat daftar Anda, pastikan bahwa Anda memiliki sumber daya yang diperlukan yang ditentukanPersyaratan dan praktik terbaik untuk membuat produk pembelajaran mesin.

Prosesnya memiliki langkah-langkah berikut:

Langkah 1: Buat daftar baru

Untuk membuat daftar produk machine learning baru

1. Masuk ke penjual Anda Akun AWS dan arahkan ke Portal Manajemen AWS Marketplace.

2. Di menu atas, navigasikan ke Produk dan kemudian Pembelajaran mesin.

3. Pilih Buat daftar baru.

catatan

Pada halaman Produk Baru, di bagian Ringkasan produk, Anda dapat melihat status saat ini, pengaturan privasi, jenis produk, pembuat, dan ID produk.

Langkah 2: Berikan informasi produk umum

Untuk memberikan informasi produk secara umum

1. Di bagian Informasi produk umum, untuk deskripsi Produk, pilih Tambah.

   1. Untuk bagian Visibilitas produk, pilih salah satu opsi berikut:

      • Publik — Produk awalnya akan tersedia untuk satu set terbatas Akun AWS untuk pengujian. Setelah Anda menandatangani dan mempublikasikannya, produk dapat ditemukan secara publik dan tersedia untuk berlangganan oleh semua pelanggan.

      • Pribadi — Produk hanya akan terlihat oleh Akun AWS yang Anda tentukan. Anda tidak akan dapat membuat produk ini publik di masa depan.

   2. Masukkan judul Produk, Deskripsi produk singkat, Ikhtisar produk, Kategori produk 1, dan detail lainnya. Anda dapat mengubah nilai-nilai ini nanti. Untuk deskripsi produk, lihatPersyaratan dan praktik terbaik untuk membuat produk pembelajaran mesin.

   3. Pilih Lanjutkan saat selesai.

2. Untuk Sumber Daya Promosi, berikan logo produk, kata kunci pencarian, dan tautan sumber daya yang relevan. Anda dapat mengubah nilai-nilai ini nanti.

   1. Pilih Lanjutkan saat selesai.

3. Untuk Informasi Dukungan, pilih apakah Anda menawarkan dukungan untuk produk.

   1. Jika Anda memilih Ya, berikan dukungan dan detail kontak. Anda dapat mengubah nilai-nilai ini nanti.

   2. Pilih Lanjutkan saat selesai.

4. Untuk Ketersediaan Wilayah, pilih spesifik yang ingin Wilayah AWS Anda daftarkan produk Anda.

   Nilai defaultnya adalah Make available di semua Wilayah yang didukung saat ini dan yang akan datang.

   1. Pilih Lanjutkan saat selesai.

      catatan

      Setelah mengirimkan draf untuk dipublikasikan, Anda tidak dapat mengubah pilihan ini.

Langkah selanjutnya dalam mempublikasikan produk Anda adalah menyediakan opsi peluncuran, yang merupakan paket model atau algoritma yang Anda jual.

Langkah 3: Tambahkan opsi peluncuran Anda

Untuk menambahkan opsi peluncuran

1. Di bagian opsi Luncurkan, untuk Masukkan ARN, masukkan Nama Sumber Daya Amazon (ARN) dari paket model atau algoritme Anda.

   Anda dapat menemukan ARN di halaman Paket Model atau Algoritma SageMaker konsol Amazon.

   contoh ARN untuk paket model

   arn:aws:sagemaker:<region>:<account-id>:model-package/<model-package-name>

   contoh ARN untuk sebuah algoritma

   arn:aws:sagemaker:<region>:<account-id>:algorithm/<algorithm-name>

2. Pilih Tambahkan.

3. Langkah-langkah berikut berbeda tergantung pada apakah Anda mempublikasikan paket model atau produk algoritma. Dengan pengecualian nomor versi yang menghadap pembeli, Anda dapat mengubah detail versi nanti.

   1. Untuk Langkah 1: Masukkan detail versi dan tautan repositori Git, berikan nomor versi, catatan rilis, dan URL ke notebook dan repositori Jupyter sampel. GitHub

   2. Hanya untuk produk algoritme, untuk Langkah 2: Masukkan detail yang menjelaskan input data pelatihan, jelaskan data pelatihan dan sertakan contoh sumber daya data pelatihan bersama dengan ikhtisar algoritma pelatihan.

      Metrik algoritme, spesifikasi saluran, dan hiperparameter secara otomatis ditampilkan di halaman detail produk berdasarkan nilai yang Anda berikan saat Anda membuat sumber daya algoritme. SageMaker

      Contoh berikut menunjukkan bagaimana detail input data pelatihan tampak bagi Anda sebagai penjual, dan bagaimana detail input data pelatihan muncul kepada pembeli.

      contoh Contoh input data pelatihan — tampilan penjual

      

      contoh Contoh input data pelatihan - tampilan pembeli

      

      Contoh berikut menunjukkan bagaimana atribut kustom (parameter pemanggilan) muncul bagi Anda sebagai penjual, dan bagaimana atribut kustom (parameter pemanggilan) muncul kepada pembeli.

      contoh Contoh atribut kustom (parameter pemanggilan) — tampilan penjual

      

      contoh Contoh atribut kustom (parameter pemanggilan) — tampilan pembeli

      

   3. Untuk Langkah 3: Masukkan detail input, berikan detail input model atau algoritma dan URL untuk file input sampel.

      Contoh berikut menunjukkan bagaimana detail input data model tampak bagi Anda sebagai penjual, dan bagaimana detail input data model muncul kepada pembeli.

      contoh Contoh input data model - tampilan penjual

      

      contoh Contoh input data model - tampilan pembeli

      

   4. Untuk Langkah 4: Masukkan detail keluaran, berikan detail keluaran model atau algoritme dan output sampel sebagai teks atau URL.

      Untuk informasi penggunaan, lihat Persyaratan dan praktik terbaik untuk membuat produk pembelajaran mesin.

      Contoh berikut menunjukkan bagaimana detail keluaran data model tampak bagi Anda sebagai penjual, dan bagaimana detail keluaran data model muncul kepada pembeli.

      contoh Contoh keluaran data model - tampilan penjual

      

      contoh Contoh keluaran data model - tampilan pembeli

      

   5. Untuk Langkah 5: Tinjau instance yang didukung dan buat, atur instance yang direkomendasikan.

      • Jika ini adalah produk paket model, pilih jenis instans yang direkomendasikan dari instans yang didukung untuk transformasi batch dan penerapan waktu nyata.

      • Jika ini adalah produk algoritme, pilih juga pekerjaan pelatihan jenis instans yang direkomendasikan.

      Anda tidak dapat memilih jenis instance yang tidak didukung oleh paket model atau sumber daya algoritme Anda. Jenis instans yang didukung dipilih saat Anda membuat sumber daya tersebut di Amazon SageMaker.

4. Pilih Lanjutkan saat selesai.

catatan

Informasi penggunaan yang jelas yang menggambarkan input dan output yang diharapkan dari produk Anda (dengan contoh) sangat penting untuk mendukung pengalaman pembeli yang positif. Untuk informasi selengkapnya, lihat Persyaratan dan praktik terbaik untuk membuat produk pembelajaran mesin.

Langkah selanjutnya dalam mempublikasikan produk Anda adalah menetapkan harga dan ketentuan.

Langkah 4: Tetapkan harga dan ketentuan

Untuk menetapkan harga dan ketentuan

1. Di bagian Harga dan ketentuan, pilih Tambahkan penawaran.

2. Tetapkan Harga Anda.

   Anda dapat menyediakan perangkat lunak Anda secara gratis, menetapkan harga berbayar Anda, atau mengaktifkan periode uji coba gratis. Untuk informasi selengkapnya, lihat Harga produk pembelajaran mesin.

3. Unggah file teks biasa untuk digunakan sebagai Perjanjian Lisensi Pengguna Akhir (EULA) Anda.

4. Pilih Save and close (Simpan dan pilih).

Anda telah memberikan semua informasi untuk produk Anda. Langkah selanjutnya adalah mempublikasikannya ke ketersediaan terbatas sehingga Anda dapat menguji produk.

Langkah 5: Kirim produk Anda untuk dipublikasikan

Untuk mengirimkan produk Anda untuk dipublikasikan

1. Pada halaman Produk Baru, di bagian Kirim untuk penerbitan, di bawah Akun pengujian tambahan — opsional, masukkan satu atau beberapa Akun AWS ID untuk penguji tambahan Anda.

2. Pilih Kirim untuk dipublikasikan.

Ini memulai proses penerbitan dengan membuat daftar pratinjau di mana AWS Marketplace Anda (dan penguji opsional Anda) dapat berlangganan dan gunakan untuk pengujian.

Anda sekarang siap untuk menguji produk Anda. Untuk informasi selengkapnya tentang menguji produk pembelajaran mesin Anda, lihatMenguji produk Anda.

Setelah menguji produk Anda, Anda dapat mengulang langkah-langkah di atas jika ada perubahan yang perlu dilakukan. Ketika Anda siap untuk produk Anda tersedia untuk pembeli, Anda dapat menandatangani untuk penerbitan.

Menguji produk Anda

Setelah pengiriman awal produk Anda, dibutuhkan sekitar satu jam agar daftar pratinjau Anda siap. Setelah status berubah menjadi Produk Uji, akun penjual Anda dan daftar izin lainnya Akun AWS dapat melihat pratinjau daftar AWS Marketplace, berlangganan produk, dan mengujinya.

Untuk melihat pratinjau iklan Anda

1. Di Portal Manajemen AWS Marketplace, navigasikan ke halaman Ikhtisar Produk.

2. Pilih Pergi ke produk yang dipentaskan.

3. Jika Anda ingin membuat perubahan, pilih Edit produk dan ikuti langkah yang sama seperti membuat daftar produk Anda.

4. Saat Anda siap untuk produk Anda dipublikasikan secara publik untuk dilihat semua pembeli, ikuti langkah-langkahnya. Menandatangani untuk penerbitan

Untuk menambahkan produk lain Akun AWS untuk menguji produk Anda sebelum menerbitkan, hubungi tim Operasi AWS Marketplace Penjual dan berikan Akun AWS ID. Akun yang terdaftar di izinkan menampilkan lencana Terbatas di samping versi produk pada halaman detail produk.

Menandatangani untuk penerbitan

Langkah ini harus dilakukan setelah Anda menulis deskripsi, harga, dan informasi penggunaan, dan kemudian menguji produk Anda.

Menandatangani untuk penerbitan

1. Masuk ke penjual Anda Akun AWS dan arahkan ke Portal Manajemen AWS Marketplace.

2. Di menu atas, navigasikan ke Produk dan kemudian Pembelajaran mesin.

3. Arahkan ke Ikhtisar Produk produk Anda.

4. Pilih Sign off dan publish.

Memperbarui produk Anda

Anda dapat menggunakan halaman Machine Learning Listings Portal Manajemen AWS Marketplace untuk memperbarui paket model atau produk algoritme Anda dengan cara berikut:

• Tambahkan versi baru — Anda dapat menambahkan paket model baru atau sumber daya algoritme sebagai versi baru dari produk Anda yang sudah ada.

• Batasi versi — Anda dapat membatasi versi sebelumnya dari produk Anda yang ada.

• Hapus produk — Anda dapat menghapus seluruh produk Anda.

Menambahkan versi baru

Untuk menambahkan versi baru paket model atau sumber daya algoritme

1. Arahkan ke halaman Daftar Machine Learning di Portal Manajemen AWS Marketplace.

2. Arahkan ke Ikhtisar Produk produk Anda yang ada.

3. Pilih Edit produk.

4. Di bawah opsi Luncurkan, pilih Edit.

5. Untuk menambahkan ARN sumber daya Anda, navigasikan ke halaman Versi, lalu pilih Tambahkan versi baru.

   Untuk informasi selengkapnya tentang menambahkan opsi peluncuran, lihatMembuat daftar produk Anda.

catatan

Informasi penggunaan khusus untuk setiap versi produk. Terus ikuti Persyaratan dan praktik terbaik untuk membuat produk pembelajaran mesin saat menambahkan informasi penggunaan ke versi baru.

Ketika pembeli Anda meluncurkan produk Anda dari AWS Marketplace daftarnya, mereka dapat memilih versi yang berbeda. Ketika pembeli Anda meluncurkan produk Anda dari SageMaker konsol Amazon, hanya versi terbaru yang terlihat.

Membatasi versi

Untuk membatasi versi paket model atau sumber daya algoritme

1. Arahkan ke Ikhtisar Produk produk Anda yang ada.

2. Pilih Edit produk.

3. Di bawah opsi Luncurkan, pilih Edit.

4. Pada halaman Versi, pilih Batasi versi.

5. Kembali ke Ikhtisar Produk, dan pilih Kirim untuk dipublikasikan.

catatan

Pembeli yang telah berlangganan produk Anda dapat terus menggunakan versi terbatas dari paket model atau algoritme Anda. Namun, pembeli baru tidak akan dapat melihat versi terbatas tersebut sebagai opsi.

Menghapus produk

Untuk menghapus produk

1. Arahkan ke daftar produk yang dipublikasikan di halaman Machine Learning Listings di halaman Portal Manajemen AWS Marketplace.

2. Pilih produk yang ingin Anda hapus, dan di daftar dropdown Tindakan, pilih Batalkan publikasi daftar.

3. Berikan alamat email dan alasan untuk menghapus daftar Anda, jika AWS Marketplace perwakilan menghubungi Anda mengenai permintaan Anda.

catatan

Ketika Anda menghapus produk dari AWS Marketplace, pembeli baru tidak dapat lagi berlangganan produk Anda. Namun, pembeli yang ada dapat terus menggunakan produk Anda, yang harus didukung selama minimal 90 hari. Jika Anda berencana untuk memiliki produk lain menggantikan daftar yang tidak dipublikasikan, tunjukkan daftar baru dalam rincian permintaan penghapusan Anda.