モデルをパッケージ化する (Amazon SageMaker AI コンソール） - Amazon SageMaker AI

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モデルをパッケージ化する (Amazon SageMaker AI コンソール）

SageMaker Edge Manager パッケージングジョブは、https://console.aws.amazon.com/sagemaker/ の SageMaker AI コンソールを使用して作成できます。作業を進める前に、前提条件を満たすを満たしていることを確認してください。

  1. 次の図に示すように、SageMaker AI コンソールでエッジ推論を選択し、エッジパッケージングジョブの作成を選択します。

    コンソールの [Edge パッケージングジョブを作成] の場所。

  2. [Job properties] (ジョブプロパティ) ページの [Edge packaging job name] (エッジパッケージ化ジョブ名) で、パッケージ化ジョブの名前を入力します。Edge Manager のパッケージ化ジョブ名では、大文字と小文字が区別されます。Model name (モデル名) および [Model version] (モデルバージョン) で、それぞれモデルの名前を入力し、バージョンを指定します。

  3. 次に、[IAM role] (IAM ロール) を選択します。ロールを選択か、または AWS がロールを自動的に作成します。任意で、[Resource key ARN] (リソースキー ARN) と [job tags] (ジョブタグ) を指定します。

  4. [Next (次へ)] を選択します。

    コンソールの [ジョブのプロパティ] セクションの例。

  5. [Compilation job name] (コンパイルジョブ名) フィールドに、SageMaker Neo でモデルをコンパイルするときに使ったコンパイルジョブの名前を指定します。[Next (次へ)] を選択します。

    コンソールの [モデルソース] セクションの例。

  6. [Output configuration] (出力設定) ページで、パッケージ化ジョブの出力を保存する Amazon S3 バケット URI を入力します。

    コンソールの [出力設定] ページの例。

    [Edge packaging jobs] (エッジパッケージ化ジョブ) ページの [Status] (ステータス) 列が [IN PROGRESS] (進行中) になります。パッケージ化ジョブが完了すると、ステータスは [COMPLETED] (完了) になります。

    パッケージ化ジョブを選択すると、そのジョブの設定に移動します。[Job settings] (ジョブ設定) セクションには、ジョブ名、ARN、ステータス、作成時刻、最終更新時刻、パッケージ化ジョブの所要時間、ロール ARN が表示されます。

    [Input configuration] (入力設定) セクションには、モデルアーティファクトの場所、データの入力設定、モデルの機械学習フレームワークが表示されます。

    [Output configuration] (出力設定) セクションには、パッケージ化ジョブの出力場所、コンパイル済みのモデルのターゲットデバイス、作成した場合はタグが表示されます。

  7. デバイスフリートの詳細に移動するには、デバイスフリートの名前を選択します。このページには、デバイスフリートの名前、ARN、説明 (指定した場合)、フリートの作成日、フリートが最後に変更された時刻、Amazon S3 バケット URI、 AWS KMS キー ID (指定した場合)、 AWS IoT エイリアス (提供した場合)、IAM ロールが表示されます。タグを追加した場合、タグは [Device fleet tags] (デバイスフリートのタグ) セクションに表示されます。