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建立模型套件資源
若要建立可用於在 Amazon 中建立可部署模型 SageMaker 並在發佈的模型套件資源, AWS Marketplace 請指定下列資訊:
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包含推論程式碼的 Docker 容器,或是用來訓練模型的演算法資源。
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模型成品的位置。模型成品可以封裝在與推論程式碼相同的 Docker 容器中,或是存放在 Amazon S3 內。
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您的模型套件針對即時推論和批次轉換任務所支援的執行個體類型。
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驗證設定檔,這是為了測試模型套件推論程式碼而 SageMaker 執行的批次轉換工作。
在列出模型套件之前 AWS Marketplace,您必須先驗證它們。這樣可以確保買家和賣家可以確信產品在 Amazon 上運行 SageMaker。只有在驗證成功時,您 AWS Marketplace 才能列出產品。
驗證程序會使用您的驗證描述檔及範例資料,來執行下列驗證任務:
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使用模型套件的推論影像及存放在 Amazon S3 中的選用模型成品,在您的帳戶中建立模型。
注意
模型套件是專屬於您建立它們的區域。儲存模型成品的 S3 儲存貯體必須位在您建立模型套件的相同區域。
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使用模型在您的帳戶中建立轉換工作,以驗證您的推論映像是否可搭配 SageMaker使用。
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建立驗證描述檔。
注意
在您的驗證描述檔中,請只提供您希望公開的資料。
驗證可能需要耗費數小時。若要查看帳戶中工作的狀態,請在 SageMaker 主控台中查看轉換工作頁面。如果驗證失敗,您可以從 SageMaker 主控台存取掃描和驗證報告。在修復問題之後,請重新建立演算法。當算法的狀態是
COMPLETED
,在 SageMaker 控制台中找到它並開始列表過程注意
若要在上發佈模型套件 AWS Marketplace,至少需要一個驗證設定檔。
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您可以使用 SageMaker 主控台或使用 SageMaker API 來建立模型套件。
建立模型套件資源 (主控台)
若要在 SageMaker 主控台中建立模型套件:
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開啟主 SageMaker 控台,網址為 https://console.aws.amazon.com/sagemaker/
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從左側選單中選擇推論。
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選擇市集模型套件,然後選擇建立市集模型套件。
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在 Inference specifications (推論規格) 頁面上,提供以下資訊:
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針對 Model package name (模型套件名稱),輸入您模型套件的名稱。模型套件名稱在您的帳戶和 AWS 區域中必須是唯一的。名稱長度必須介於 1 至 64 個字元。有效字元為 a-z、A-Z、0-9 和 - (連字號)。
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輸入您模型套件的描述。此說明會顯示在 SageMaker 主控台和中 AWS Marketplace。
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針對 Inference specification options (推論規格選項),請選擇 Provide the location of the inference image and model artifacts (提供推論映像和模型成品的位置),使用推論容器和模型成品來建立模型套件。選擇 Provide the algorithm used for training and its model artifacts (提供用來訓練的演算法及其模型成品) 來從您建立或從 AWS Marketplace訂閱的演算法資源建立模型套件。
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如果您選擇為推論規格選項提供推論影像和模型成品的位置,請為容器定義和支援的資源提供下列資訊:
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針對 Location of inference image (推論映像位置),輸入包含您推論程式碼的映像路徑。請務必將該映像以 Docker 容器的形式存放在 Amazon ECR 中。
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針對 Location of model data artifacts (模型資料成品位置),輸入您存放模型成品的 S3 位置。
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針對 Container DNS host name (容器 DNS 主機名稱),輸入您針對容器所使用的 DNS 主機名稱。
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針對 Supported instance types for real-time inference (即時推論支援的執行個體類型),請選擇您模型套件針對 SageMaker 託管端點的即時推論所支援的執行個體類型。
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針對 Supported instance types for batch transform jobs (批次轉換任務的支援執行個體類型),請選擇您模型套件針對批次轉換任務所支援的執行個體類型。
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針對 Supported content types (支援的內容類型),請輸入您模型套件針對推論請求所預期的內容類型。
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針對 Supported response MIME types (支援的回應 MIME 類型),請輸入您模型套件用來提供推論的 MIME 類型。
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如果您選擇為推論規格選項提供用於訓練的演算法及其模型成品,請提供下列資訊:
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針對 Algorithm ARN (演算法 ARN),請輸入用來建立模型套件的演算法資源 Amazon Resource Name (ARN)。
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針對 Location of model data artifacts (模型資料成品位置),輸入您存放模型成品的 S3 位置。
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選擇下一步。
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在 Validation and scanning (驗證與掃描) 頁面上,提供以下資訊:
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對於「發佈此模型套件」 AWS Marketplace,請選擇「是」 以在上發佈模型套件 AWS Marketplace。
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對於 [驗證此資源],如果您想要執行指定 SageMaker 來測試模型套件的推論程式碼的批次轉換工作,請選擇 [是]。
注意
若要在上發佈模型套件 AWS Marketplace,您的模型套件必須經過驗證。
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對於 IAM 角色,請選擇具有執行批次轉換任務所需許可的 IAM 角色 SageMaker,或選擇 [建立新角色] SageMaker 以允許建立附加
AmazonSageMakerFullAccess
受管政策的角色。如需相關資訊,請參閱 如何使用 SageMaker 執行角色。 -
針對 Validation profile (驗證描述檔),請指定下列項目:
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驗證描述檔的名稱。
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Transform job definition (轉換任務定義)。此為描述批次轉換任務的 JSON 區塊。此處的格式與
CreateAlgorithm
API 的TransformJobDefinition
輸入參數相同。
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選擇建立市集模型套件。
建立模型套件資源 (API)
若要使用 SageMaker API 建立模型套件,請呼叫 CreateModelPackage
API。