本文為英文版的機器翻譯版本,如內容有任何歧義或不一致之處,概以英文版為準。
將映像上傳至 Amazon Elastic Container Registry
建立推論和訓練映像之後,您可以將它們上傳至 Amazon Elastic Container Registry。Amazon ECR
我必須上傳哪些影像?
如果您要發佈模型套件,請僅上傳推論映像。如果您要發佈演算法,請上傳推論映像和訓練映像。如果推論和訓練影像已合併,請僅上傳合併的影像一次。
需要哪些 IAM 許可?
下列步驟假設本機電腦具有賣方中 AWS Identity and Access Management (IAM) 角色或使用者的正確 AWS 登入資料 AWS 帳戶。角色或使用者必須同時為 AWS Marketplace 和 Amazon ECR 制定正確的政策。例如,您可以使用下列 AWS 受管政策:
AWSMarketplaceSellerProductsFullAccess – 用於存取 AWS Marketplace
AmazonEC2ContainerRegistryFullAccess – 用於存取 Amazon ECR
注意
連結會帶您前往 AWS 受管政策參考。
將您的 Docker 用戶端登入 AWS
為您要從中發佈 AWS 區域 的 設定變數 (請參閱 支援 AWS 區域 發佈)。在此範例中,請使用美國東部 (俄亥俄) 區域。
region=
us-east-2
執行下列命令,以您的 AWS 帳戶 ID 設定變數。此範例假設 current AWS Command Line Interface (AWS CLI) 憑證屬於賣方的 AWS 帳戶。
account=$(aws sts get-caller-identity --query Account --output text)
若要使用您區域的 AWS 帳戶 Amazon ECR Docker 登錄檔來驗證 Docker CLI 用戶端,請執行下列命令。
aws ecr get-login-password \ --region ${region} \ | sudo docker login \ --username AWS \ --password-stdin \ ${account}.dkr.ecr.${region}.amazonaws.com
建立儲存庫並上傳映像
為上傳影像的標籤設定變數,並為上傳影像儲存庫的名稱設定另一個變數。
image=
my-inference-image
repo=my-inference-image
注意
在本指南先前建置推論和訓練映像的章節中,它們分別標記為 my-inference-image 和 my-training-image。在此範例中,建立推論映像,並將其上傳至同名的儲存庫。
執行下列命令,在 Amazon ECR 中建立映像儲存庫。
aws ecr --region ${region} create-repository --repository-name "${repo}"
Amazon ECR 儲存庫位置的完整名稱由下列部分組成: <account-id>.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com/<image-repository-name>
若要將映像推送至儲存庫,您必須使用儲存庫位置的完整名稱來標記映像。
為映像儲存庫位置的完整名稱以及 latest
標籤設定變數。
fullname="${account}.dkr.ecr.${region}.amazonaws.com/${repo}:latest"
使用全名標記映像。
sudo docker tag ${image} ${fullname}
最後,將推論映像推送至 Amazon ECR 中的儲存庫。
sudo docker push ${fullname}
上傳完成後,映像會出現在您發佈所在區域的 Amazon ECR 主控台儲存庫清單中
掃描上傳的映像
在 Amazon ECR 主控台
成功掃描映像後,即可用來建立模型套件或演算法資源。
若您認為您的產品在掃描中發生錯誤,且結果為誤報,請聯絡AWS Marketplace 賣方營運
後續步驟
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請參閱 中的大小限制 建立機器學習產品的需求和最佳實務