Crie um modelo personalizado (AWS SDKs)

Para criar um modelo personalizado a partir de um modelo SageMaker Amazon Nova treinado por IA armazenado no Amazon S3, você usa CreateCustomModela operação de API. Você pode usar o código a seguir para criar um modelo personalizado com o SDK para Python (Boto3). O código cria um modelo personalizado e, em seguida, verifica seu status até que o modelo esteja ACTIVE pronto para uso.

Para usar o código, atualize os parâmetros a seguir. A amostra de código também inclui parâmetros opcionais, como clientRequestToken idempotência e marcação modelTags de recursos.

• ModelName — Dê ao modelo um nome exclusivo.

• S3URi — Especifique o caminho para o bucket Amazon S3 gerenciado pela Amazon que armazena seus artefatos de modelo. SageMaker A IA cria esse bucket quando você executa seu primeiro trabalho de treinamento de SageMaker IA.

• RoLearn — Especifique o Amazon Resource Name (ARN) de uma função de serviço do IAM que o Amazon Bedrock assume para realizar tarefas em seu nome. Para obter mais informações sobre a criação do perfil, consulte Crie uma função de serviço para importar modelos pré-treinados.

• modelKmsKeyArn (opcional) — Especifique uma AWS KMS chave para criptografar o modelo no Amazon Bedrock. Se você não fornecer uma AWS KMS chave, o Amazon Bedrock usa uma AWS KMS chave AWS gerenciada para criptografar o modelo. Para obter informações sobre criptografia, consulteCriptografia de modelos personalizados importados.

Depois de criar o modelo personalizado, o modelo aparece na ListCustomModelsresposta com um customizationType deimported. Para rastrear o status do novo modelo, você usa a operação GetCustomModelda API.

import boto3
import uuid
from botocore.exceptions import ClientError
import time

def create_custom_model(bedrock_client):
    """
    Creates a custom model in Amazon Bedrock from a SageMaker AI-trained Amazon Nova model stored in Amazon S3.
    Args:
        bedrock_client: The Amazon Bedrock client instance
    Returns:
        dict: Response from the CreateCustomModel API call
    """
    try:
        # Create a unique client request token for idempotency
        client_request_token = str(uuid.uuid4())

        # Define the model source configuration
        model_source_config = {
            's3DataSource': {
                's3Uri': 's3://amzn-s3-demo-bucket/folder/',
            }
        }

        # Create the custom model
        response = bedrock_client.create_custom_model(
            # Required parameters
            modelName='modelName',
            roleArn='serviceRoleArn',
            modelSourceConfig=model_source_config,

            # Optional parameters
            clientRequestToken=client_request_token,
            modelKmsKeyArn='keyArn',
            modelTags=[
                {
                    'key': 'Environment',
                    'value': 'Production'
                },
                {
                    'key': 'Project',
                    'value': 'AIInference'
                }
            ]
        )

        print(f"Custom model creation initiated. Model ARN: {response['modelArn']}")

        return response

    except ClientError as e:
        print(f"Error creating custom model: {e}")
        raise

def list_custom_models(bedrock_client):
    """
    Lists all custom models in Amazon Bedrock.

    Args:
        bedrock_client: An Amazon Bedrock client.

    Returns:
        dict: Response from the ListCustomModels API call

    """

    try:
        response = bedrock_client.list_custom_models()
        print(f"Total number of custom models: {len(response['modelSummaries'])}")

        for model in response['modelSummaries']:
            print("ARN: " + model['modelArn'])
            print("Name: " + model['modelName'])
            print("Status: " + model['modelStatus'])
            print("Customization type: " + model['customizationType'])
            print("------------------------------------------------------")

        return response

    except ClientError as e:
        print(f"Error listing custom models: {e}")
        raise

def check_model_status(bedrock_client, model_arn):
    """
    Checks the status of a custom model creation.

    Args:
        model_arn (str): The ARN of the custom model
        bedrock_client: An Amazon Bedrock client.

    Returns:
        dict: Response from the GetCustomModel API call

    """

    try:
        max_time = time.time() + 60 * 60  # 1 hour

        while time.time() < max_time:
            response = bedrock_client.get_custom_model(modelIdentifier=model_arn)
            status = response.get('modelStatus')
            print(f"Job status: {status}")
            if status == 'Failed':
                print(f"Failure reason: {response.get('failureMessage')}")
                break
            if status == 'Active':
                print("Model is ready for use.")
                break
            time.sleep(60)

    except ClientError as e:
        print(f"Error checking model status: {e}")
        raise


def main():
    bedrock_client = boto3.client(service_name='bedrock', region_name='REGION')
    
    # Create the custom model
    model_arn = create_custom_model(bedrock_client)["modelArn"]

    # Check the status of the model
    if model_arn:
        check_model_status(bedrock_client, model_arn)

    # View all custom models
    list_custom_models(bedrock_client)


if __name__ == "__main__":
    main()