モデルパッケージのリソースを作成する - Amazon SageMaker

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モデルパッケージのリソースを作成する

Amazon でデプロイ可能なモデルを作成するために使用できるモデルパッケージのリソースを作成するには SageMaker で公開しますAWS Marketplace以下の情報を指定します。

  • 推論コード、またはモデルの学習に使用されたアルゴリズムリソースを含む Docker コンテナ。

  • モデルアーティファクトの場所。モデルアーティファクトは、推論コードと同じ Docker コンテナでパッケージ化するか、Amazon S3 に保存します。

  • モデルパッケージがリアルタイム推論ジョブとバッチ変換ジョブの両方に対してサポートするインスタンスタイプ。

  • 検証プロファイル。バッチ変換ジョブです。 SageMaker モデルパッケージの推論コードをテストするために実行します。

    モデルパッケージを AWS Marketplace に出品する前に、それらを検証する必要があります。これにより購入者と販売者は、Amazon SageMaker で商品が機能することを確認できます。検証が成功した場合にのみ、AWS Marketplace に出品できます。

    検証手順では、検証プロファイルとサンプルデータを使用して、以下の検証タスクを実行します。

    1. モデルパッケージの推論イメージと、Amazon S3 に保存されているオプションのモデルアーティファクトを使用して、お使いのアカウントでモデルを作成します。

      注記

      モデルパッケージは、それを作成したリージョンに固有です。モデルアーティファクトが保存されている S3 バケットは、モデルパッケージを作成したリージョンと同じリージョンに存在している必要があります。

    2. お使いのアカウントでモデルを使用して変換ジョブを作成し、推論イメージが SageMaker で機能することを検証します。

    3. 検証プロファイルを作成します。

    注記

    検証プロファイルには、公開しても構わないデータのみを指定してください。

    検証には数時間かかることがあります。アカウントでジョブのステータスを確認するには、 SageMaker コンソール、「」を参照してください。変換ジョブページで. 検証に失敗した場合は、スキャンレポートと検証レポートに SageMaker console. 問題を修正したら、アルゴリズムを再作成します。アルゴリズムのステータスがの場合COMPLETEDで、それを見つけて SageMaker コンソールで出品プロセスを開始する

    注記

    AWS Marketplace でモデルパッケージを公開するには、1 つ以上の検証プロファイルが必要です。

モデルパッケージを作成するには、 SageMaker コンソール、または SageMaker アピ。

モデルパッケージのリソースを作成する (コンソール)

でモデルパッケージを作成するには SageMaker コンソール:

  1. を開く SageMaker コンソールhttps://console.aws.amazon.com/sagemaker/

  2. 左側のメニューで、[] を選択します。推論

  3. 選択Marketplace モデルパッケージ[] の順に選択します。マーケットプレイスのモデルパッケージを作成する

  4. [Inference specifications (推論の仕様)] ページで、以下の情報を指定します。

    1. [Model package name (モデルパッケージ名)] には、モデルパッケージの名前を入力します。モデルパッケージ名は、アカウント内および AWS リージョン内で一意である必要があります。名前は 1 ~ 64 文字で指定する必要があります。有効な文字は、a ~ z、A ~ Z、0 ~ 9、- (ハイフン) です。

    2. モデルパッケージの説明を入力します。この説明は、 SageMaker コンソール、およびAWS Marketplace。

    3. [Inference specification options (推論仕様のオプション)] では、[Provide the location of the inference image and model artifacts (推論イメージとモデルアーティファクトの場所を指定)] を選択して、推論コンテナとモデルアーティファクトを使用してモデルパッケージを作成します。[Provide the algorithm used for training and its model artifacts (トレーニング用に使用したアルゴリズムとそのモデルアーティファクトを指定)] を選択して、AWS Marketplace から作成したアルゴリズムリソースまたはサブスクライブしているアルゴリズムリソースからモデルパッケージを作成します。

    4. [Inference specification options] (推論仕様のオプション) に [Provide the location of the inference image and model artifacts] (推論イメージとモデルアーティファクトの場所を指定) を選択した場合、Container definition (コンテナの定義) と Supported resources (サポートされるリソース) に以下の情報を指定します。

      1. [Location of inference image (推論イメージの場所)] には、推論コードを含むイメージのパスを入力します。イメージは、Amazon ECR で Docker コンテナとして保存されている必要があります。

      2. [Location of model data artifacts (モデルデータアーティファクトの場所)] には、モデルアーティファクトが保存されている S3 内の場所を入力します。

      3. [Container DNS host name (コンテナの DNS ホスト名)] には、コンテナに使用する DNS ホストの名前を入力します。

      4. [Supported instance types for real-time inference (リアルタイム推論のサポートインスタンスタイプ)] では、 SageMaker ホストエンドポイントからのリアルタイム推論用にモデルパッケージがサポートしているインスタンスタイプを選択します。

      5. [Supported instance types for batch transform jobs (バッチ変換ジョブでサポートされているインスタンスタイプ)] では、モデルパッケージがバッチ変換ジョブ用にサポートしているインスタンスタイプを選択します。

      6. [Supported content types (サポートされるコンテンツタイプ)] に、モデルパッケージが推論リクエストに期待するコンテンツタイプを入力します。

      7. [Supported response MIME types (サポートされているレスポンス MIME タイプ)] には、モデルパッケージが推論を提供するために使用する MIME タイプを入力します。

    5. [Inference specification options] (推論仕様のオプション) に [Provide the algorithm used for training and its model artifacts] (トレーニングに使用するアルゴリズムとそのモデルアーティファクトを指定) を選択した場合は、以下の情報を指定します。

      1. [Algorithm ARN (アルゴリズム ARN)] には、モデルパッケージの作成に使用するアルゴリズムリソースの Amazon リソースネーム (ARN) を入力します。

      2. [Location of model data artifacts (モデルデータアーティファクトの場所)] には、モデルアーティファクトが保存されている S3 内の場所を入力します。

    6. [Next] (次へ) を選択します。

  5. [Validation and scanning (検証およびスキャン)] ページで、以下の情報を指定します。

    1. を使用する場合このモデルパッケージをパブリッシュするAWS Marketplaceで、はいモデルパッケージをパブリッシュするにはAWS Marketplace。

    2. を使用する場合このリソースを検証するで、はいあなたが望むなら SageMaker モデルパッケージのコードをテストするために指定したバッチ変換ジョブを、にテストするために指定したバッチ変換ジョブを実行します。

      注記

      モデルパッケージを AWS Marketplace で公開するには、モデルパッケージを検証する必要があります。

    3. を使用する場合IAM ロールで、SageMaker でバッチ変換ジョブを実行するために必要なアクセス権限を持つ IAM ロールを選択するか、新規ロールの作成許可する SageMaker を持つロールを作成するにはAmazonSageMakerFullAccess管理ポリシーがアタッチされました。詳細については、「SageMaker ロール」を参照してください。

    4. [Validation profile (検証プロファイル)] では、以下を指定します。

      • 検証プロファイルの名前。

      • [Transform job definition (変換ジョブの定義)]。これは、バッチ変換ジョブを記述する JSON ブロックです。これは、CreateAlgorithm API の TransformJobDefinition 入力パラメータと同じ形式です。

  6. 選択マーケットプレイスのモデルパッケージを作成する

モデルパッケージのリソースを作成する (API)

を使用してモデルパッケージを作成するには SageMaker API、を呼び出しますCreateModelPackageアピ。