AWS Marketplace에서 제품 게시

모델 패키지 또는 알고리즘을 게시하려면 다음이 필요합니다.

• 그리고 AWS Marketplace 판매자로 AWS 계정 등록되어 있습니다. AWS Marketplace Management Portal에서 등록할 수 있습니다.

• AWS Marketplace Management Portal의 설정 페이지에서 완성된 판매자 프로필.

• 유료 제품을 게시하려면 세금 인터뷰와 은행 양식을 완료해야 합니다. 무료 제품을 게시할 때는 필수 사항이 아닙니다. 자세한 내용은 판매자 등록 프로세스를 참조하세요.

• AWS Marketplace Management Portal 및 Amazon에 액세스할 수 있는 권한이 있어야 SageMaker 합니다. 자세한 정보는 필요한 권한을 참조하세요.

게시 프로세스 개요

게시 프로세스는 다음과 같은 네 단계로 구성됩니다.

1. 제품 제출 - 모델 패키지 또는 알고리즘 제품에 대한 설명, 사용 정보 및 기타 세부 정보가 포함된 목록을 생성합니다. 게시할 제품을 제출한 후 상태가 다음 단계로 변경될 때까지 1시간 정도 걸립니다.

2. 테스트 제품 — AWS Marketplace 판매자로 등록된 제품을 사용하여 의 목록을 미리 보고 AWS Marketplace, 구독하고, 제품을 테스트할 수 있습니다. AWS 계정 또한 허용된 다른 사용자도 제품을 미리 보고 AWS 계정 테스트할 수 있습니다. 변경이 필요한 경우 뒤로 돌아가서 목록 세부 정보를 편집할 수 있습니다.

3. 게시 승인 — 제품을 출시할 준비가 되면 로 돌아가 AWS Marketplace Management Portal승인 후 게시를 선택합니다.

4. 제품 출시 - 이제 제품이 AWS Marketplace에 출시됩니다. 업데이트 또는 제품 픽스가 포함된 새 버전을 게시하여 제품을 유지 관리할 수 있습니다.

필요한 권한

Amazon SageMaker 제품을 게시하려면 로그인한 AWS Identity and Access Management 사용자 또는 역할이 다음 IAM 작업 중 하나 또는 둘 다를 필요로 합니다.

• 세이지메이커: DescribeModelPackage — 모델 패키지 리스팅용

• 세이지메이커: DescribeAlgorithm — 알고리즘 리스팅용

필요한 AWS Marketplace 권한 또는 셀러 계정 관리에 대해서는 셀러 정책 및 권한을 참조하십시오. AWS Marketplace

제품 목록 생성

다음은 모델 패키지와 알고리즘 제품 모두에 AWS Marketplace 대한 제품 목록을 생성하는 방법입니다.

참고

목록을 생성하기 전에, 기계 학습 제품 생성을 위한 요구 사항 및 모범 사례에 지정된 필수 리소스가 있는지 확인하세요.

이 프로세스는 다음과 같은 단계로 이루어집니다.

1단계: 새 목록 생성

새 기계 학습 제품 목록을 생성하는 방법

1. 판매자에게 AWS 계정 로그인하고 로 이동하십시오. AWS Marketplace Management Portal

2. 상단 메뉴에서 제품으로 이동한 다음, 기계 학습으로 이동합니다.

3. 새 목록 생성을 선택합니다.

참고

신제품 페이지의 제품 요약 섹션에서 현재 상태, 프라이버시 설정, 제품 유형, 작성자 및 제품 ID를 볼 수 있습니다.

2단계: 일반 제품 정보 제공

일반 제품 정보를 제공하는 방법

1. 일반 제품 정보 섹션의 제품 설명에서 추가를 선택합니다.

   1. 제품 표시 여부 섹션에서 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.

      • 공개 — 처음에는 제한된 수의 제품만 AWS 계정 테스트용으로 사용할 수 있습니다. 제품을 승인하고 게시하면 모든 고객이 공개적으로 제품을 검색하고 구독할 수 있습니다.

      • 비공개 — 지정한 사용자만 제품을 볼 AWS 계정 수 있습니다. 향후 이 제품을 공개로 전환할 수 없습니다.

   2. 제품 제목, 간단한 제품 설명, 제품 개요, 제품 범주 1 및 기타 세부 정보를 입력합니다. 이러한 값은 나중에 변경할 수 있습니다. 제품 설명은 기계 학습 제품 생성을 위한 요구 사항 및 모범 사례 섹션을 참조하세요.

   3. 모두 마쳤으면 계속을 선택합니다.

2. 프로모션 리소스에서는 제품 로고, 검색 키워드 및 관련 리소스 링크를 제공합니다. 이러한 값은 나중에 변경할 수 있습니다.

   1. 모두 마쳤으면 계속을 선택합니다.

3. 지원 정보에서는 제품 지원 제공 여부를 선택합니다.

   1. 예를 선택하는 경우 지원 및 연락처 세부 정보를 입력합니다. 이러한 값은 나중에 변경할 수 있습니다.

   2. 모두 마쳤으면 계속을 선택합니다.

4. 지역 가용성의 경우 제품을 AWS 리전 리스팅하려는 특정 지역을 선택하십시오.

   기본값은 현재 및 향후 지원되는 모든 리전에서 사용 가능입니다.

   1. 모두 마쳤으면 계속을 선택합니다.

      참고

      게시할 초안을 제출한 후에는 선택한 내용을 변경할 수 없습니다.

제품 게시의 다음 단계는 시작 옵션(판매하는 모델 패키지 또는 알고리즘)을 제공하는 것입니다.

3단계: 시작 옵션 추가

시작 옵션을 추가하는 방법

1. 시작 옵션 섹션의 ARN 입력에서 모델 패키지 또는 알고리즘의 Amazon 리소스 이름(ARN)을 입력합니다.

   ARN은 Amazon SageMaker 콘솔 모델 패키지 또는 알고리즘 페이지에서 찾을 수 있습니다.

   예 모델 패키지의 ARN

   arn:aws:sagemaker:<region>:<account-id>:model-package/<model-package-name>

   예 알고리즘의 ARN

   arn:aws:sagemaker:<region>:<account-id>:algorithm/<algorithm-name>

2. 추가를 선택합니다.

3. 다음 단계는 모델 패키지 또는 알고리즘 제품 중에 무엇을 게시하는지에 따라 달라집니다. 구매자에게 표시되는 버전 번호를 제외한 버전 세부 정보를 나중에 변경할 수 있습니다.

   1. 1단계: 버전 세부 정보 및 Git 리포지토리 링크를 입력하고 샘플 Jupyter 노트북 및 리포지토리에 대한 버전 번호, 릴리스 노트 및 URL을 제공합니다. GitHub

   2. 알고리즘 제품인 경우에만 2단계: 훈련 데이터 입력을 설명하는 세부 정보 입력에서 훈련 데이터를 설명하고, 훈련 알고리즘의 개요와 함께 예제 훈련 데이터 리소스를 포함합니다.

      에서 알고리즘 리소스를 생성할 때 제공한 값을 기반으로 알고리즘 메트릭, 채널 사양 및 하이퍼파라미터가 제품 세부 정보 페이지에 자동으로 표시됩니다. SageMaker

      다음 예제는 판매자에게 훈련 데이터 입력 세부 정보가 어떻게 표시되고 구매자에게 훈련 데이터 입력 세부 정보가 어떻게 표시되는지 보여줍니다.

      예 훈련 데이터 입력 예제 - 판매자 보기

      

      예 훈련 데이터 입력 예제 - 구매자 보기

      

      다음 예제는 판매자에게 사용자 지정 속성(호출 파라미터)이 어떻게 표시되고 구매자에게 사용자 지정 속성(간접 호출 파라미터)이 어떻게 표시되는지 보여줍니다.

      예 사용자 지정 속성(간접 호출 파라미터) 예제 - 판매자 보기

      

      예 사용자 지정 속성(호출 파라미터) 예제 - 구매자 보기

      

   3. 3단계: 입력 세부 정보 입력에서는 샘플 입력 파일의 모델 또는 알고리즘 입력 세부 정보와 URL을 입력합니다.

      다음 예제는 판매자에게 모델 데이터 입력 세부 정보가 어떻게 표시되고 구매자에게 모델 데이터 입력 세부 정보가 어떻게 표시되는지 보여줍니다.

      예 모델 데이터 입력 예제 - 판매자 보기

      

      예 모델 데이터 입력 예제 - 구매자 보기

      

   4. 4단계: 출력 세부 정보 입력에서는 모델 또는 알고리즘 출력 세부 정보와 샘플 출력을 텍스트 또는 URL로 입력합니다.

      사용 정보는 기계 학습 제품 생성을 위한 요구 사항 및 모범 사례 단원을 참조하세요.

      다음 예제는 판매자에게 모델 데이터 출력 세부 정보가 어떻게 표시되고 구매자에게 모델 데이터 출력 세부 정보가 어떻게 표시되는지 보여줍니다.

      예 모델 데이터 출력 예제 - 판매자 보기

      

      예 모델 데이터 출력 예제 - 구매자 보기

      

   5. 5단계: 지원되는 인스턴스 검토 및 생성성에서는 권장 인스턴스를 설정합니다.

      • 모델 패키지 제품인 경우 배치 변환 및 실시간 배포를 모두 지원하는 인스턴스 중에서 권장 인스턴스 유형을 선택합니다.

      • 알고리즘 제품인 경우 권장 인스턴스 유형 훈련 작업도 선택합니다.

      모델 패키지 또는 알고리즘 리소스가 지원하지 않는 인스턴스 유형은 선택할 수 없습니다. 지원되는 인스턴스 유형은 Amazon에서 해당 리소스를 생성할 때 선택되었습니다 SageMaker.

4. 모두 마쳤으면 계속을 선택합니다.

참고

제품의 예상 입력 및 출력을 설명하는 명확한 사용 정보(예시 포함)는 긍정적인 구매자 경험을 지원하는 데 매우 중요합니다. 자세한 정보는 기계 학습 제품 생성을 위한 요구 사항 및 모범 사례을 참조하세요.

제품 게시의 다음 단계는 요금 및 약관을 설정하는 것입니다.

4단계: 요금 및 약관 설정

요금 및 약관을 설정하는 방법

1. 요금 및 약관 섹션에서 제안 추가를 선택합니다.

2. 요금을 설정합니다.

   소프트웨어를 무료로 제공할 수도 있고, 유료 요금을 설정할 수도 있고, 무료 평가판 기간을 활성화할 수도 있습니다. 자세한 정보는 기계 학습 제품 요금을 참조하세요.

3. 최종 사용자 라이선스 계약(EULA)으로 사용할 일반 텍스트 파일을 업로드합니다.

4. [Save and close]를 선택합니다.

모든 제품 정보를 제공하셨습니다. 다음 단계는 제품을 테스트할 수 있도록 제한된 가용 영역에 제품을 게시하는 것입니다.

5단계: 게시할 제품 제출

게시할 제품을 제출하는 방법

1. 신제품 페이지의 게시를 위해 제출 섹션의 추가 테스트 계정 — 선택 사항에 추가 테스터의 AWS 계정 ID를 하나 이상 입력합니다.

2. 게시할 제품 제출을 선택합니다.

그러면 사용자 (및 선택 테스터) 가 구독하여 테스트에 사용할 수 AWS Marketplace 있는 미리 보기 목록이 생성되어 게시 프로세스가 시작됩니다.

이제 제품을 테스트할 준비가 되었습니다. 기계 학습 제품 테스트에 대한 자세한 내용은 제품 테스트 섹션을 참조하세요.

제품을 테스트한 후, 변경해야 할 사항이 있으면 위의 단계를 다시 실행합니다. 구매자에게 제품을 제공할 준비가 되었으면 제품을 승인하고 게시할 수 있습니다.

제품 테스트

제품을 처음 제출한 후, 미리 보기 목록이 준비될 때까지 한 시간 정도 걸립니다. 상태가 테스트 제품으로 변경되면 셀러 계정 및 기타 허용 목록에 등록된 사용자가 리스팅을 미리 보고, 상품을 구독하고 AWS Marketplace, AWS 계정 테스트할 수 있습니다.

목록 미리 보기를 보는 방법

1. 에서 AWS Marketplace Management Portal제품 개요 페이지로 이동합니다.

2. 스테이징된 제품으로 이동을 선택합니다.

3. 변경을 수행하려면 제품 편집을 선택하고 제품 목록 생성과 동일한 단계를 따릅니다.

4. 모든 구매자가 볼 수 있도록 제품을 공개적으로 게시할 준비가 되었으면 게시 승인의 단계를 따릅니다.

제품을 게시하기 전에 제품을 테스트할 다른 AWS 계정 제품을 추가하려면 AWS Marketplace 셀러 운영 팀에 문의하여 AWS 계정 ID를 제공하십시오. 허용 목록에 있는 계정은 제품 세부 정보 페이지에 제품 버전과 함께 제한 배지가 표시됩니다.

게시 승인

이 단계는 설명, 요금 및 사용 정보를 작성하고 제품을 테스트한 후에 진행합니다.

게시를 승인하는 방법

1. 판매자에게 AWS 계정 로그인하고 로 이동하십시오 AWS Marketplace Management Portal.

2. 상단 메뉴에서 제품으로 이동한 다음, 기계 학습으로 이동합니다.

3. 제품의 제품 개요로 이동합니다.

4. 승인하고 게시를 선택합니다.

제품 업데이트

의 Machine Learning Listing 페이지를 사용하여 다음과 같은 방법으로 모델 패키지 또는 알고리즘 제품을 업데이트할 수 있습니다. AWS Marketplace Management Portal

• 새 버전 추가 - 새 모델 패키지 또는 알고리즘 리소스를 기존 제품의 새 버전으로 추가할 수 있습니다.

• 버전 제한 - 기존 제품의 이전 버전을 제한할 수 있습니다.

• 제품 제거 - 전체 제품을 제거할 수 있습니다.

새 버전 추가

모델 패키지 또는 알고리즘 리소스의 새 버전을 추가하는 방법

1. AWS Marketplace Management Portal에서 기계 학습 목록 페이지로 이동합니다.

2. 기존 제품의 제품 개요로 이동합니다.

3. 제품 편집을 선택합니다.

4. 시작 옵션에서 편집을 선택합니다.

5. 리소스의 ARN을 추가하려면 버전 페이지로 이동하여 새 버전 추가를 선택합니다.

   시작 옵션 추가에 대한 자세한 내용은 제품 목록 생성 섹션을 참조하세요.

참고

사용 정보는 제품 버전마다 다릅니다. 새 버전에 사용 정보를 추가할 때 기계 학습 제품 생성을 위한 요구 사항 및 모범 사례의 지침을 계속 따르세요.

구매자가 AWS Marketplace 목록에서 제품을 출시할 때 다른 버전을 선택할 수 있습니다. 구매자가 Amazon SageMaker 콘솔에서 상품을 출시하면 최신 버전만 표시됩니다.

버전 제한

모델 패키지 또는 알고리즘 리소스의 버전을 제한하는 방법

1. 기존 제품의 제품 개요로 이동합니다.

2. 제품 편집을 선택합니다.

3. 시작 옵션에서 편집을 선택합니다.

4. 버전 페이지에서 버전 제한을 선택합니다.

5. 제품 개요로 돌아가서 게시할 제품 제출을 선택합니다.

참고

이미 제품을 구독한 구매자는 모델 패키지 또는 알고리즘의 제한된 버전을 계속 사용할 수 있습니다. 하지만 신규 구매자에게는 이러한 제한 버전이 옵션으로 표시되지 없습니다.

제품 제거

제품을 제거하는 방법

1. AWS Marketplace Management Portal에서 기계 학습 목록 페이지의 게시된 제품 목록으로 이동합니다.

2. 제거하려는 제품을 선택하고 작업 드롭다운 목록에서 목록 게시 취소를 선택합니다.

3. AWS Marketplace 담당자가 요청과 관련하여 연락을 취할 수 있도록 이메일 주소와 목록 제거 사유를 입력합니다.

참고

에서 AWS Marketplace제품을 제거하면 새 구매자는 더 이상 제품을 구독할 수 없습니다. 하지만 기존 구매자는 계속해서 제품을 사용할 수 있으며, 적어도 90일 동안 지원되어야 합니다. 게시 취소된 목록을 다른 제품으로 바꾸려면 제거 요청의 세부 정보에 새 목록을 지정합니다.