で製品を公開するAWS Marketplace - AWS Marketplace
公開プロセスの概要必要な許可製品の送信製品の送信出版のためにサインオフする製品の更新

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で製品を公開するAWS Marketplace

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。

  • AnAWS アカウントとして登録されているAWS Marketplace販売者。これは、AWS Marketplace 管理ポータル で行えます。

  • 下の完成した出品者プロフィール設定の [] ページでAWS Marketplace 管理ポータル。

  • 有料商品を出版するには、税に関するインタビューと銀行フォームに記入する必要があります。これは、無料の製品を公開する場合には必要ありません。詳細については、次を参照してください。販売者登録プロセス。

  • にアクセスするためのアクセス権限が必要ですAWS Marketplace 管理ポータルそしてアマゾン SageMaker。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、およびその他の詳細を含むリストを作成します。 出版のために商品を送信してから、ステータスが次のステップに変わるまで約1時間かかります。

  2. 製品のテスト— お使いのの使用AWS アカウントとして登録されているAWS Marketplace出品者は、AWS Marketplace、それを購読し、製品をテストします。また、その他は許可されていますAWS アカウント製品をプレビューしてテストできます。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. 出版のためにサインオフする— 製品を公開する準備ができたら、AWS Marketplace 管理ポータルを選択し、サインオフして公開する。

  4. 製品のライブ化— あなたの製品は現在AWS Marketplace。更新プログラムまたは製品修正を含む新しいバージョンを公開することで、製品を維持できます。

必要な許可

アマゾンを公開するには SageMaker 製品、AWS Identity and Access Managementログインしている (IAM) ユーザーまたはロールには、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掲載するため

  • SageMaker:DescribeAlgorithm— アルゴリズムを一覧表示するため

向けのAWS Marketplace必要な権限、または出品用アカウントの管理については、のポリシーとアクセス許可AWS Marketplace売り手。

製品の送信

以下は、商品の出品情報を作成するための手順ですAWS Marketplaceモデルパッケージとアルゴリズム製品の両方に対応。

注記

出品の送信、必要なリソースが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。

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出品の送信

  1. 出品者にサインインするAWS アカウント[] に移動し、に移動します。AWS Marketplace 管理ポータル。

  2. トップメニューで、製品そしてそれから機械学習。

  3. 選択新しいリスティングを作成する。

注記

リポジトリの []新しい製品ページで製品の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、および製品 ID を表示できます。

ステップ 2: 製品の全般的な送信

一般的な製品情報を提供するため

  1. 左製品の全般的な情報セクションの製品の説明、選択を追加します。。

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

      • Public—この製品は、最初は限定されたセットで入手可能になりますAWS アカウントテスト用。サインオフして公開すると、その製品は一般公開され、すべての顧客が購読できるようになります。

      • プライベート— 商品はAWS アカウントあなたが指定するもの。今後、この製品を公開することはできなくなります。

    2. Enter製品タイトル,製品の短い説明,製品の概要,製品カテゴリ 1、およびその他の詳細。これらの値は後で使用することができます。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。

    3. 選択続行完了すると。

  2. を使用する場合プロモーションリソースで、製品ロゴ、検索キーワード、および関連リソースリンクを入力します。これらの値は後で使用することができます。

    1. 選択続行完了すると。

  3. を使用する場合Support 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. 選択内容はい、サポートと連絡先の詳細を提供します。 これらの値は後で使用することができます。

    2. 選択続行完了すると。

  4. を使用する場合リージョンの提供状況で、特定のAWS リージョンに商品を出品したい。

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

    1. 選択続行完了すると。

      注記

      公開のための下書き後、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ローンチオプションを提供することです。

ステップ 3: ローンチ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. 左起動オプションセクションのARN を入力してくださいの場合、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 Machine で確認できます。 SageMaker コンソールモデルパッケージまたはアルゴリズムページで.

    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. [Add] (追加) を選択します。

  3. 次の手順は、モデルパッケージとアルゴリズム製品のどちら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. を使用する場合ステップ 1: バージョンの詳細と Git リポジトリリンクを入力する、バージョン番号、リリースノート、およびサンプル Jupyter ノートブックのURLを提供し、 GitHub repository.

    2. を使用する場合アルゴリズム製品のみ、ステップ 2: トレーニングデータ入力を説明する詳細を入力します、トレーニングデータを説明し、トレーニングデータリソースの例とトレーニングアルゴリズムの概要を含めます。

      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、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、製品の詳細ページに自動的に表示されます。 SageMaker。

      次の例は、トレーニングデータ入力の詳細が出品者としてどのように表示されるか、トレーニングデータ入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 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出品者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 — 購入者の意見

      トレーニングデータの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）が出品者としてどのように表示され、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

      カスタム属性が出品者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. を使用する場合ステップ 3: 入力の詳細の入力で、モデルまたはアルゴリズムの入力の詳細と、サンプル入力ファイルの URL を指定します。

      次の例は、モデルデータ入力の詳細が販売者としてどのように表示されるか、およびモデルデータ入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 モデルデータ入力の例 — セラービュー

      モデルデータ入力が出品者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 — 購入者の見解

      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. を使用する場合ステップ 4: 出力の詳細入力で、モデルまたはアルゴリズムの出力の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出品者として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

      モデルデータの出力が出品者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 — 購入者の見解

      モデルデータの出力が購入者にどのように表示されるかの例。

    5. を使用する場合ステップ 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、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で、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されるインスタンスタイプを選択します。

      • これがアルゴリズム製品で、推奨されるインスタンスタイプのトレーニングジョブも選択します。

      モデルパッケージまたは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 でそれらのリソースを作成したときに選択されました SageMaker。

  4. 選択続行完了すると。

注記

製品の予想されるインプットとアウトプットを説明する明確な使用情報（例を含む）は、ポジティブな購入体験をサポートするために重要です。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は、価格と条件を設定することです。

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. 左料金と条件セクションで、オファーを追加。

  2. を設定します。料金。

    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表」を参照してください。

  3. エンドユーザー使用許諾契約書 (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が揃っています。次のステップは、製品をテストできるように、限られた可用性で公開することです。

ステップ 5: 掲載のための送信

掲載のための送信

  1. リポジトリの []新しい製品ページで送信して送信セクションの追加のテストアカウント — オプション、1 つまたは複数を入力します。AWS アカウント追加のテスターの ID。

  2. 選択送信して送信。

これにより、公開プロセスが開始され、AWS Marketplace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ます。

これで、製品をテストする準備ができました。機械学習製品のテストの詳細については、製品の送信。

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すことができます。購入者に商品を提供する準備が整ったら、次のことができます。出版のためにサインオフする。

製品の送信

商品の初回送信後、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。ステータスがに変更された後製品のテスト、出品用アカウントおよびその他の許可リストAWS アカウントでリストをプレビューできますAWS Marketplace、製品をサブスクライブしてテストします。

リスティングのプレビューを見るには

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

  2. 選択ステージングされた製品に移動。

  3. 変更するには、製品を編集すると同じ手順に従います製品の送信。

  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できたら、の手順に従います。出版のためにサインオフする。

他を追加するにはAWS アカウント出版前に製品をテストするには、AWS Marketplace販売者オペレーションそして提供するAWS アカウントID。許可リストされたアカウントには、制限製品詳細ページの製品バージョンの送信。

出版のためにサインオフする

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。

公開を承認するには

  1. 出品者にサインインするAWS アカウント[] に移動し、に移動します。AWS Marketplace 管理ポータル。

  2. トップメニューで、製品そしてそれから機械学習。

  3. に移動します。製品の概要販売者の製品の場合。

  4. 選択サインオフして公開する。

製品の更新

♪Machine Learning リストの [] ページでAWS Marketplace 管理ポータルを使用して、モデルパッケージまたはアルゴリズム製品を次の方法で更新します。

新しいバージョンの追加

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. に移動します。Machine Learning リストの [] ページでAWS Marketplace 管理ポータル。

  2. に移動します。製品の概要あなたの既存の製品の。

  3. 選択製品を編集する。

  4. []起動オプション、選択編集。

  5. リソースの ARN を追加するには、バージョンページを開き、新しいバージョンの追加。

    起動オプションの追加方法の詳細については、製品の送信。

注記

使用情報は各製品バージョンに固有です。フォローし続ける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新しいバージョンに使用情報を追加するとき。

購入者がその製品から製品を発売するときAWS Marketplaceリスト、彼らは異なるバージョンを選択することができます。購入者がAmazonから商品を発売したとき SageMaker コンソールでは、最新バージョンのみが表示されます。

バージョンの制限

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. に移動します。製品の概要あなたの既存の製品の。

  2. 選択製品を編集する。

  3. []起動オプション、選択編集。

  4. リポジトリの []バージョンページで [] を選択します。バージョンの制限。

  5. に戻ります。製品の概要を選択し、送信して送信。

注記

すでに製品を購読している購入者は、モデルパッケージまたはアルゴリズムの制限付きバージョンを引き続き使用できます。ただし、新しい購入者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。

製品の削除

製品を削除するには

  1. で公開されている製品のリストに移動しますMachine Learning リストの [] ページでAWS Marketplace 管理ポータル。

  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。

  3. メールアドレスと、出品を削除する理由を入力してください。AWS Marketplace担当者がお客様のリクエストについて連絡します。

注記

[] から製品送信AWS Marketplaceでは、新規購入者はあなたの製品を購読できなくなります。ただし、既存の購入者は製品を使用し続けることができ、そこに最低 90 日サポートされる必要があります。未公開の出品を別の商品に置き換える予定の場合は、返送/所有権の放棄依頼の詳細に新しい出品情報を記載してください。