Concluir os pré-requisitos

Para empacotar um modelo, você deve fazer o seguinte:

1. Compile seu modelo de aprendizado de máquina com o SageMaker AI Neo.

   Se você ainda não fez isso, compile seu modelo com o SageMaker Neo. Para obter mais informações sobre como compilar seu modelo, consulte Compilar e implantar modelos com o Neo. Se você é usuário do SageMaker Neo pela primeira vez, consulte Introdução aos dispositivos Neo Edge.

2. Obtenha o nome do seu trabalho de compilação.

   Forneça o nome do trabalho de compilação que você usou ao compilar seu modelo com SageMaker o Neo. Abra o console de SageMaker IA em https://console.aws.amazon.com/sagemaker/e escolha Trabalhos de compilação para encontrar uma lista das compilações que foram enviadas para sua AWS conta. Os nomes dos trabalhos de compilação enviados estão na coluna Nome.

3. Obtenha seu ARN do IAM.

   Você precisa de um Amazon Resource Name (ARN) de uma função do IAM que você possa usar para baixar e carregar o modelo e entrar em contato com SageMaker a Neo.

   Use um dos seguintes métodos para obter um ARN do IAM:

   • Programaticamente com o SDK AI SageMaker Python

     import sagemaker
     
     # Initialize SageMaker Session object so you can interact with AWS resources
     sess = sagemaker.Session()
     
     # Get the role ARN 
     role = sagemaker.get_execution_role()
     
     print(role)
     >> arn:aws:iam::<your-aws-account-id>:role/<your-role-name>

     Para obter mais informações sobre como usar o SDK para SageMaker Python, consulte a API AI SageMaker Python SDK.

   • Usando o console AWS Identity and Access Management (IAM)

     Navegue até o console do IAM em https://console.aws.amazon.com/iam/. Na seção Recursos do IAM, escolha Funções para ver uma lista de funções em sua conta AWS . Selecione ou crie uma função que tenha AmazonSageMakerFullAccess, AWSIoTFullAccess e AmazonS3FullAccess.

     Para obter mais informações sobre IAM, consulte O que é IAM?

4. Tenha um URI de bucket do S3.

   Você precisa ter pelo menos um URI de bucket do Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) para armazenar seu modelo compilado pelo NEO, a saída do trabalho de empacotamento do Edge Manager e dados de amostra da sua frota de dispositivos.

   Use um dos métodos a seguir para criar um bucket do Amazon S3:

   • Programaticamente com o SDK AI SageMaker Python

     Você pode usar o bucket padrão do Amazon S3 durante uma sessão. Um bucket padrão é criado com base no seguinte formato: sagemaker-{region}-{aws-account-id}. Para criar um bucket padrão com o SDK do SageMaker Python, use o seguinte:

     import sagemaker
     
     session=sagemaker.create_session()
     
     bucket=session.default_bucket()

   • Usar o console do Amazon S3

     Abra o console do Amazon S3 em https://console.aws.amazon.com/s3/e veja Como faço para criar um bucket S3? para step-by-step obter instruções.