Création d’un groupe de modèles
Un groupe de modèles contient différentes versions d’un modèle. Vous pouvez créer un groupe de modèles qui suit tous les modèles que vous entraînez pour résoudre un problème particulier. Créez un groupe de modèles à l’aide du kit AWS SDK pour Python (Boto3) ou de la console Amazon SageMaker Studio.
Création d’un groupe de modèles (Boto3)
Important
Les politiques IAM personnalisées qui autorisent Amazon SageMaker Studio ou Amazon SageMaker Studio Classic à créer des ressources Amazon SageMaker doivent également accorder des autorisations pour ajouter des balises à ces ressources. L’autorisation d’ajouter des balises aux ressources est requise, car Studio et Studio Classic balisent automatiquement toutes les ressources qu’ils créent. Si une politique IAM autorise Studio et Studio Classic à créer des ressources mais n’autorise pas le balisage, des erreurs « AccessDenied » peuvent se produire lors de la tentative de création de ressources. Pour plus d’informations, consultez Octroi d’autorisations pour baliser les ressources SageMaker AI.
Les Politiques gérées par AWS pour Amazon SageMaker AI qui autorisent la création de ressources SageMaker incluent déjà des autorisations permettant d’ajouter des balises lors de la création de ces ressources.
Pour créer un groupe de modèles à l’aide de Boto3, appelez l’opération d’API create_model_package_group et spécifiez un nom et une description en tant que paramètres. L’exemple suivant montre comment créer un groupe de modèles. La réponse provenant de l’appel create_model_package_group est l’Amazon Resource Name (ARN) du nouveau groupe de modèles.
Tout d’abord, importez les packages requis et configurez le client SageMaker AI Boto3.
import time import os from sagemaker import get_execution_role, session import boto3 region = boto3.Session().region_name role = get_execution_role() sm_client = boto3.client('sagemaker', region_name=region)
À présent, créez le groupe de modèles.
import time model_package_group_name = "scikit-iris-detector-" + str(round(time.time())) model_package_group_input_dict = { "ModelPackageGroupName" : model_package_group_name, "ModelPackageGroupDescription" : "Sample model package group" } create_model_package_group_response = sm_client.create_model_package_group(**model_package_group_input_dict) print('ModelPackageGroup Arn : {}'.format(create_model_package_group_response['ModelPackageGroupArn']))
Création d’un groupe de modèles (Studio ou Studio Classic)
Pour créer un groupe de modèles dans la console Amazon SageMaker Studio, effectuez les étapes suivantes selon que vous utilisez Studio ou Studio Classic.