モデルパッケージのリソースを作成する - Amazon SageMaker
モデルパッケージのリソースを作成する (コンソール) モデルパッケージのリソースを作成する (API)

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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し SageMaker 、 で公開するために使用できるモデルパッケージリソースを作成するには、次の情報 AWS Marketplace 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。

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

    モデルパッケージを に一覧表示する前に AWS Marketplace、検証する必要があります。これにより、購入者と販売者は、製品が Amazon で動作することを確実にできます SageMaker。検証が成功した AWS Marketplace 場合にのみ、 に製品を一覧表示できます。

    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. モデルを使用してアカウントで変換ジョブを作成し、推論イメージが で動作することを確認します SageMaker。

    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。アカウント内のジョブのステータスを確認するには、 SageMaker コンソールの「ジョブの変換」ページを参照してください。検証に失敗した場合は、 SageMaker コンソールからスキャンレポートと検証レポートにアクセスできます。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、 SageMaker コンソールで見つけて出品プロセスを開始します。

    注記

    モデルパッケージを に公開するには AWS Marketplace、少なくとも 1 つの検証プロファイルが必要です。

モデルパッケージは、 SageMaker コンソールまたは SageMaker API を使用して作成できます。

モデルパッケージのリソースを作成する (コンソール)

SageMaker コンソールでモデルパッケージを作成するには：

  1. https://console.aws.amazon.com/sagemaker/ で SageMaker コンソールを開きます。

  2. 左側のメニューで、[推論] を選択します。

  3. [Marketplace モデルパッケージ] を選択し、[Marketplace モデルパッケージを作成] を選択します。

  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、 アカウントと AWS リージョン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 コンソールと に表示されます 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. [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. でこのモデルパッケージを公開 AWS Marketplaceで、はい を選択してモデルパッケージを に公開します AWS Marketplace。

    2. このリソースを検証する で、モデルパッケージの推論コードをテスト SageMaker するために指定したバッチ変換ジョブを実行する場合ははい を選択します。

      注記

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

    3. IAM ロール で、 でバッチ変換ジョブを実行するために必要なアクセス許可を持つ IAM ロールを選択するか SageMaker、新しいロールの作成 を選択して、 が AmazonSageMakerFullAccess管理ポリシーがアタッチされたロール SageMaker を作成できるようにします。詳細については、 SageMaker 実行ロールの使用方法 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. [Marketplace モデルパッケージを作成] を選択します。

モデルパッケージのリソースを作成する (API)

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