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 SageMaker でデプロイ可能なモデルを作成し、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 コンテナにパッケージすることも、Amazon S3 に保存することもできます。

  • 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。モデルパッケージの推論コードをテストするために SageMaker が実行するバッチ変換ジョブです。

    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、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 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 コンソールで、変換ジョブページで. 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COMPLETEDから、SageMaker コンソールでそれを見つけて、出品プロセスを開始します。

    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 API を使用します。

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

  2. [Model packages (モデルパッケージ)] を選択し、[Create model package (モデルパッケージの作成)] を選択します。

  3. [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 コンソールと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. [] を選択した場合推論画像とモデルのアーティファクトの場所を提供するfor推論の仕様オプションに、次の情報を入力します。コンテナの定義およびサポートされているリソース:

      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 に Docker コンテナとして保存する必要があります。

      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. を使用する場合リアルタイム推論にはサポートされているインスタンスタイプで、SageMaker がホストしている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. [] を選択した場合トレーニングに使用するアルゴリズムとそのモデルの成果物の提供for推論指定オプションに、次の情報を入力します。

      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] を選択します。

  4. [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AWS Marketplace] で、はいをクリックして、モデルパッケージをAWS Marketplace。

    2. を使用する場合このモデルパッケージを検証する] で、はいは、モデルパッケージの推論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 SageMaker で実行する場合に使用します。

      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[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権限を持つ IAM ロールを選択するか、または [新規ロールの作成[SageMaker は、AmazonSageMakerFullAccess管理ポリシーをアタッチします。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、同じ形式です。TransformJobDefinitionの入力パラメーターCreateAlgorithmAPI.

  5. [Create model package (モデルパッケージの作成)] 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、CreateModelPackageAPI.