AWS Marketplace での製品の公開 - AWS Marketplace
公開プロセスの概要必要な許可製品リストの作成製品のテスト公開のサインオフ製品の更新

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AWS Marketplace での製品の公開

モデルパッケージまたはアルゴリズムを公開する前に、以下が必要です。

  • AWS Marketplace セラーとして登録されている AWS アカウント。これは、AWS Marketplace 管理ポータルで行えます。

  • AWS Marketplace 管理ポータルの [設定] ページの完了済みセラープロファイル。

  • 有料製品を公開するには、Tax Interview と銀行フォームに必要事項を記入する必要があります。これは無料製品の公開には必要ありません。詳細については、「Seller registration process」を参照してください。

  • AWS Marketplace 管理ポータルと Amazon SageMaker にアクセスするには、許可が必要です。詳細については、「必要な許可」を参照してください。

公開プロセスの概要

公開プロセスには次の 4 つのステップがあります。

  1. 製品の送信 - モデルパッケージまたはアルゴリズム製品の説明、使用情報、その他の詳細を記載したリストを作成します。製品を公開用に提出してから、ステータスが次のステップに変わるまでに約 1 時間かかります。

  2. 製品のテスト - AWS Marketplace セラーとして登録されている AWS アカウントを使用して、AWS Marketplace のリストをプレビューし、サブスクライブして、製品をテストします。また、許可されている他の AWS アカウントが製品のプレビューやテストを行うこともできます。変更が必要な場合は、戻ってリストの詳細を編集できます。

  3. 公開のサインオフ - 製品を公開する準備が整ったら、AWS Marketplace 管理ポータルに戻り、[サインオフして公開] を選択します。

  4. 製品の公開開始 - 製品が AWS Marketplace で公開されました。更新や製品修正を含む新しいバージョンを公開して、製品を維持できます。

必要な許可

Amazon SageMaker 製品を公開するには、サインインした AWS Identity and Access Management ユーザーまたはロールに次の IAM アクションのいずれかまたは両方が必要です。

  • sagemaker:DescribeModelPackage - モデルパッケージを一覧表示するためのものです

  • sagemaker:DescribeAlgorithm - アルゴリズムを一覧表示するためのものです

必要な AWS Marketplace 権限やセラーアカウントの管理については、「Policies and permissions for AWS Marketplace sellers」を参照してください。

製品リストの作成

以下は、モデルパッケージとアルゴリズム製品の両方について、AWS Marketplace の製品リストを作成するための手順です。

注記

リストを作成する前に、「機械学習製品を作成するための要件とベストプラクティス」で指定されている必要なリソースがあることを確認してください。

このプロセスには以下のステップがあります。

ステップ 1: 新しいリストを作成する

新しい機械学習製品リストを作成するには

  1. セラーの AWS アカウントにサインインし、AWS Marketplace 管理ポータルに移動します。

  2. トップメニューで [製品]、[機械学習] の順に移動します。

  3. [新しいリストを作成] を選択します。

注記

[新しい製品] ページの [製品概要] セクションでは、現在のステータス、プライバシー設定、製品タイプ、作成者、製品 ID を確認できます。

ステップ 2: 一般的な製品情報を提供する

一般的な製品情報を提供するには

  1. [一般的な製品情報] セクションの [製品の説明] で、[追加] を選択します。

    1. [製品の可視性] セクションでは、以下のいずれかのオプションを選択します。

      • パブリック - 製品は当初、テスト用に限定された AWS アカウントに提供されます。サインオフして公開すると、製品は一般に公開され、すべてのお客様がサブスクライブできるようになります。

      • プライベート - 製品は指定した AWS アカウントのみに表示されます。今後、この製品を公開することはできません。

    2. [製品のタイトル]、[簡単な製品の説明]、[製品の概要]、[製品カテゴリ 1]、およびその他の詳細を入力します。これらの値は、後で変更できます。製品の説明については、「機械学習製品を作成するための要件とベストプラクティス」を参照してください。

    3. 完了したら [続行] を選択します。

  2. [プロモーションリソース] には、製品ロゴ、検索キーワード、関連するリソースリンクを入力します。これらの値は、後で変更できます。

    1. 完了したら [続行] を選択します。

  3. [サポート情報] で、製品のサポートを提供するかどうかを選択します。

    1. [はい] を選択した場合は、サポートと連絡先の詳細を入力してください。これらの値は後で変更できます。

    2. 完了したら [続行] を選択します。

  4. [利用可能なリージョン] で、製品を表示する特定の AWS リージョンを選択します。

    デフォルト値は、[現在および将来サポートされるすべてのリージョンで利用可能にする] です。

    1. 完了したら [続行] を選択します。

      注記

      公開用に下書きを送信した後は、この選択を変更することはできません。

製品を公開する次のステップでは、販売するモデルパッケージまたはアルゴリズムである起動オプションを提供します。

ステップ 3: 起動オプションを追加する

起動オプションを追加するには

  1. [起動オプション] セクションの [ARN を入力] に、モデルパッケージまたはアルゴリズムの Amazon リソースネーム (ARN) を入力します。

    ARN は Amazon SageMaker コンソールの [モデルパッケージ] または[アルゴリズム] ページにあります。

    例 モデルパッケージの ARN

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

    例 アルゴリズムの ARN

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

  2. [追加] を選択します。

  3. 以下の手順は、モデルパッケージを公開するか、アルゴリズム製品を公開するかによって異なります。購入者向けのバージョン番号を除き、バージョンの詳細は後で変更できます。

    1. [ステップ 1: バージョンの詳細と Git リポジトリリンクの入力] では、バージョン番号、リリースノート、サンプル Jupyter Notebook と GitHub リポジトリの URL を指定します。

    2. アルゴリズム製品の場合のみ、[ステップ 2: トレーニングデータ入力の詳細の入力]で、トレーニングデータの説明、トレーニングアルゴリズムの概要の他、トレーニングデータリソースの例も記載してください。

      アルゴリズムメトリクス、チャネル仕様、およびハイパーパラメータは、SageMaker でアルゴリズムリソースを作成したときに指定した値に基づいて製品詳細ページに自動的に表示されます。

      以下の例は、セラーにはトレーニングデータ入力の詳細がどのように表示されるか、購入者にはトレーニングデータ入力の詳細がどのように表示されるかを示しています。

      例 トレーニングデータ入力の例 - セラービュー
      トレーニングデータ入力がセラーにどのように表示されるかの例。
      例 トレーニングデータ入力の例 - 購入者ビュー
      トレーニングデータ入力が購入者にどのように表示されるかの例。

      次の例は、カスタム属性 (呼び出しパラメータ) がセラーにどのように表示されるか、カスタム属性 (呼び出しパラメータ) が購入者にどのように表示されるかを示しています。

      例 カスタム属性 (呼び出しパラメータ) の例 - セラービュー
      カスタム属性がセラーにどのように表示されるかの例。
      例 カスタム属性 (呼び出しパラメータ) の例 - 購入者ビュー
      カスタム属性が購入者にどのように表示されるかの例。

    3. ステップ 3: 入力の詳細の入力では、モデルまたはアルゴリズムの入力詳細とサンプル入力ファイルの URL を指定します。

      以下の例は、セラーにはモデルデータ入力の詳細がどのように表示されるか、購入者にはモデルデータ入力の詳細がどのように表示されるかを示しています。

      例 モデルデータ入力の例 - セラービュー
      モデルデータ入力がセラーにどのように表示されるかの例。
      例 モデルデータ入力の例 - 購入者ビュー
      モデルデータ入力が購入者にどのように表示されるかの例。

    4. [ステップ 4: 出力の詳細の入力] では、モデルまたはアルゴリズムの出力詳細とサンプル出力をテキストまたは URL として指定します。

      使用に関する情報については、「機械学習製品を作成するための要件とベストプラクティス」を参照してください。

      次の例は、モデルデータ出力の詳細がセラーにどのように表示されるか、モデルデータ出力の詳細が購入者にどのように表示されるかを示しています。

      例 モデルデータ出力の例 - セラービュー
      モデルデータ出力がセラーにどのように表示されるかの例。
      例 モデルデータ出力の例 - 購入者ビュー
      モデルデータ出力が購入者にどのように表示されるかの例。

    5. [ステップ 5: サポートされているインスタンスを確認して作成する] では、推奨インスタンスを設定します。

      • これがモデルパッケージ製品の場合は、バッチ変換とリアルタイムデプロイの両方で、サポートされているインスタンスから推奨インスタンスタイプを選択してください。

      • アルゴリズム製品の場合は、推奨インスタンスタイプトレーニングジョブも選択してください。

      モデルパッケージやアルゴリズムリソースがサポートしていないインスタンスタイプは選択できません。サポートされているインスタンスタイプは、Amazon SageMaker でこれらのリソースを作成したときに選択されました。

  4. 完了したら [続行] を選択します。

注記

購入者の満足度を高めるには、製品の期待される入力と出力を説明した明確な使用情報 (例を含む) が不可欠です。詳細については、「機械学習製品を作成するための要件とベストプラクティス」を参照してください。

製品を公開する次のステップでは、価格と条件を設定します。

ステップ 4: 価格と条件を設定する

価格と条件を設定するには

  1. [価格と条件] セクションで、[オファーを追加] を選択します。

  2. [料金表] を設定します。

    ソフトウェアを無料で提供したり、有料価格を設定したり、無料試用期間を有効にしたりできます。詳細については、「機械学習製品の料金」を参照してください。

  3. エンドユーザーライセンス契約 (EULA) として使用するプレーンテキストファイルをアップロードします。

  4. [Save and close] (保存して閉じる) を選択します。

製品に関するすべての情報を入力しました。次のステップでは、製品をテストできるように、限定販売で公開します。

ステップ 5: 製品を公開用に送信する

製品を公開用に送信するには

  1. [新製品] ページの [公開用に送信] セクションの [その他のテストアカウント - オプション] で、追加のテスター用の AWS アカウント ID を 1 つ以上入力します。

  2. [公開用に送信] を選択します。

これにより、あなた (およびオプションのテスター) がサブスクライブしてテストに使用できるプレビューリストが AWS Marketplace で作成され、公開プロセスが開始されます。

これで、製品をテストする準備が整いました。機械学習製品のテストの詳細については、「製品のテスト」を参照してください。

製品をテストした後、変更が必要な場合は上記の手順をやり直しできます。購入者に製品を提供する準備が整ったら、公開を承認できます。

製品のテスト

製品を最初に送信してから、プレビューリストの準備が整うまでに約 1 時間かかります。ステータスが [テスト製品] に変わると、セラーアカウントやその他の許可リストに登録されている AWS アカウントは、AWS Marketplace の出品情報のプレビュー、製品のサブスクライブ、テストを行えます。

出品情報のプレビューを見るには

  1. AWS Marketplace 管理ポータルで、[製品の概要] ページに移動します。

  2. [ステージングされた製品に移動] を選択します。

  3. 変更を加える場合は、[製品の編集] を選択し、「製品リストの作成」と同じ手順に従ってください。

  4. すべての購入者が閲覧できるように製品を公開する準備が整ったら、「公開のサインオフ」の手順に従ってください。

公開前に他の AWS アカウントを追加して製品をテストするには、AWS Marketplace セラー Operations チームに連絡して AWS アカウント ID を提供してください。許可リストに登録されているアカウントには、製品詳細ページの製品バージョンの横に Limited バッジが表示されます。

公開のサインオフ

このステップは、説明、価格、使用情報を記入し、製品をテストした後に行います。

公開をサインオフするには

  1. セラーの AWS アカウントにサインインし、AWS Marketplace 管理ポータルに移動します。

  2. トップメニューで [製品]、[機械学習] の順に移動します。

  3. 製品の [製品の概要] に移動します。

  4. [サインオフして公開] を選択します。

製品の更新

AWS Marketplace 管理ポータルの「Machine Learning Listings」ページを使用して、次の方法でモデルパッケージまたはアルゴリズム製品を更新できます。

新しいバージョンを追加する

モデルパッケージまたはアルゴリズムリソースの新しいバージョンを追加するには

  1. AWS Marketplace 管理ポータルの「Machine Learning Listings」ページに移動します。

  2. 既存の製品の [製品の概要] に移動します。

  3. [製品の編集] を選択します。

  4. [起動オプション] で [編集] を選択します。

  5. リソースの ARN を追加するには、[バージョン] ページに移動し、[新しいバージョンを追加] を選択します。

    起動オプションの追加方法の詳細については、「製品リストの作成」を参照してください。

注記

使用情報は製品バージョンごとに異なります。新しいバージョンに使用情報を追加する場合は、引き続き「機械学習製品を作成するための要件とベストプラクティス」に従ってください。

購入者が AWS Marketplace リストから製品を起動すると、別のバージョンを選択できます。購入者が Amazon SageMaker コンソールから製品を起動すると、最新バージョンのみが表示されます。

バージョンを制限する

モデルパッケージまたはアルゴリズムリソースのバージョンを制限するには

  1. 既存の製品の [製品の概要] に移動します。

  2. [製品の編集] を選択します。

  3. [起動オプション] で [編集] を選択します。

  4. [バージョン] ページで [バージョンを制限] を選択します。

  5. [製品の概要] に戻り、[公開用に送信] を選択します。

注記

既に製品をサブスクライブしている購入者は、制限付きバージョンのモデルパッケージまたはアルゴリズムを引き続き使用できます。ただし、新規購入者にはそれらの制限付きバージョンをオプションとして表示することはできません。

製品を削除する

製品を削除するには

  1. AWS Marketplace 管理ポータルの「Machine Learning Listings」ページにある公開製品のリストに移動します。

  2. 削除する製品を選択し、[アクション] ドロップダウンリストで [リストを非公開にする] を選択します。

  3. リクエストに関して AWS Marketplace 担当者から連絡があった場合に備えて、E メールアドレスと出品を削除する理由を記入してください。

注記

AWS Marketplace から製品を削除すると、新規購入者は商品をサブスクライブできなくなります。ただし、既存の購入者は製品を使用し続けられ、これは最低 90 日サポートされる必要があります。非公開の出品情報を別の製品に置き換える予定がある場合は、削除リクエストの詳細に新しい出品情報を明記してください。