Cree un recurso de paquete de modelos

Para crear un paquete de modelos en la consola de SageMaker:

1. Abra la consola de SageMaker AI en https://console.aws.amazon.com/sagemaker/.

2. En el menú de la izquierda, seleccione Inference (Inferencia).

3. Elija Marketplace model packages (Paquetes de modelos de mercado), a continuación, seleccione Create marketplace model package (Creat paquete de modelo de mercado).

4. En la página Inference specifications (Especificaciones de inferencia) proporcione la siguiente información:

   1. En Model package name (Nombre del paquete de modelos), escriba un nombre para el paquete. El paquete de modelos debe ser único en la cuenta y la región de AWS. El nombre tiene que tener entre 1 y 64 caracteres. Los caracteres válidos son a-z, A-Z, 0-9 y - (guion).

   2. Escriba una descripción del paquete de modelos. Esta descripción aparece en la consola de SageMaker AI y en AWS Marketplace.

   3. Para Inference specification options (Opciones de especificación de inferencia), elija Provide the location of the inference image and model artifact (Proporcionar la ubicación de la imagen de inferencia y de los artefactos del modelo) para crear un paquete de modelos con un contenedor de inferencia y artefactos del modelo. Elija Provide the algorithm used for training and its model artifacts (Proporcione el algoritmo utilizado para la capacitación y sus artefactos del modelo) para crear un paquete de modelos a partir de un recurso de algoritmo que ha creado o al que se ha suscrito desde AWS Marketplace.

   4. Si ha elegido Provide the location of the inference image and model artifacts (Proporcione la ubicación de la imagen de inferencia y los artefactos del modelo) para Inference specification options (Opciones de especificaciones de inferencia), proporcione la siguiente información para Container definition (Definición de contenedor) y Supported resources (Recursos compatibles):

      1. Para Location of inference image (Ubicación de imagen de inferencia), escriba la ruta de la imagen que contiene el código de inferencia. La imagen se debe almacenar como un contenedor de Docker en Amazon ECR.

      2. Para Location of model data artifacts (Ubicación de artefactos de datos de modelo), escriba la ubicación en S3 donde se almacenan los artefactos de su modelo.

      3. En Container DNS host name (Nombre de host de DNS del contenedor), escriba el nombre de un host de DNS para su contenedor.

      4. En Tipos de instancias admitidos para inferencia en tiempo real, seleccione los tipos de instancias compatibles con el paquete de modelos para inferencia en tiempo real desde puntos de conexión alojados en SageMaker AI.

      5. Para Supported instance types for batch transform jobs (Tipos de instancia admitidos para trabajos de transformación por lotes), seleccione los tipos de instancias que su paquete de modelos admite para trabajos de transformación por lotes.

      6. Para Supported content types (Tipos de contenido compatibles), escriba el tipo de contenido que su paquete de modelos espera para solicitudes de inferencia.

      7. Para Supported response MIME types (Tipos MIME de respuestas admitidos), escriba los tipos MIME que su paquete de modelos utiliza para proporcionar inferencias.

   5. Si ha elegido Provide the algorithm used for training and its model artifacts (Proporcione el algoritmo utilizado para la capacitación y sus artefactos del modelo) para Inference specification options (Opciones de especificaciones de inferencia), proporcione la siguiente información:

      1. Para Algorithm ARN (ARN de algoritmo), escriba el Nombre de recurso de Amazon (ARN) del recurso del algoritmo que debe usar para crear el paquete del modelo.

      2. Para Location of model data artifacts (Ubicación de artefactos de datos de modelo), escriba la ubicación en S3 donde se almacenan los artefactos de su modelo.

   6. Elija Siguiente.

5. En la página Validation and scanning (Validación y escaneado) proporcione la siguiente información:

   1. Para Publish this model package on AWS Marketplace(Publicar este paquete de modelos en ), elija Yes (Sí) para publicar el paquete de modelos en AWS Marketplace.

   2. En Validar este paquete de modelos, elija Sí si desea que SageMaker AI ejecute los trabajos de transformación que especifique para probar el código de inferencia del paquete de modelos.

      nota

      Para publicar el paquete de modelos en AWS Marketplace, el paquete de modelos tiene que haberse validado.

   3. En Rol de IAM, elija un rol de IAM que cuente con los permisos necesarios para ejecutar trabajos de transformación por lotes en SageMaker AI o elija Crear un rol nuevo para permitir que SageMaker cree un rol que tenga asociada la política administrada AmazonSageMakerFullAccess. Para obtener más información, consulta Cómo utilizar las funciones de ejecución de la SageMaker IA.

   4. Para Validation profile (Perfil de validación), especifique lo siguiente:

      • Un nombre para el perfil de validación.

      • Una definición de trabajo de transformación. Se trata de un bloque JSON que describe un trabajo de transformación por lotes. Se trata del mismo formato que el parámetro de entrada TransformJobDefinition de la API CreateAlgorithm.

6. Seleccione Create marketplace model package (Crear paquete modelo de mercado).