Invoquez ModelLifeCycle à l'aide AWS CLI des exemples - Amazon SageMaker AI

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Invoquez ModelLifeCycle à l'aide AWS CLI des exemples

Vous pouvez utiliser AWS CLI cet outil pour gérer vos AWS ressources. Quelques commandes AWS CLI incluent search et list-actions. La page suivante fournit des exemples d’utilisation de ModelPackage lors de l’utilisation de ces commandes. Pour obtenir des informations et des exemples sur la configuration de votre structure de phases, consultez Exemples de configuration de structures de phases.

Les exemples présentés sur cette page utilisent les variables suivantes.

  • region est la région dans laquelle se trouve votre package de modèle.

  • stage-name est le nom de la phase que vous avez définie.

  • stage-status est le nom du statut de la phase que vous avez définie.

Voici des exemples de AWS CLI commandes utilisant ModelLifeCycle.

Recherchez vos modèles de packages avec un stage-name que vous avez déjà défini.

aws sagemaker search --region 'region' --resource ModelPackage --search-expression '{"Filters": [{"Name": "ModelLifeCycle.Stage","Value": "stage-name"}]}'

Répertoriez les actions associées à ModelLifeCycle.

aws sagemaker list-actions --region 'region' --action-type ModelLifeCycle

Créez un modèle de package avec ModelLifeCycle.

aws sagemaker create-model-package --model-package-group-name 'model-package-group-name' --source-uri 'source-uri' --region 'region' --model-life-cycle '{"Stage":"stage-name", "StageStatus":"stage-status", "StageDescription":"Your Staging Comment"}'

Mettez à jour un modèle de package avec ModelLifeCycle.

aws sagemaker update-model-package --model-package 'model-package-arn' --region 'region' --model-life-cycle '{"Stage":"stage-name", "StageStatus":"stage-status"}'

Effectuez une recherche via le ModelLifeCycle champ.

aws sagemaker search --region 'region' --resource ModelPackage --search-expression '{"Filters": [{"Name": "ModelLifeCycle.Stage","Value": "stage-name"}]}'

Récupérez les enregistrements d'audit pour les ModelLifeField mises à jour via Suivi du lignage Amazon SageMaker ML APIs.

aws sagemaker list-actions --region 'region' --action-type ModelLifeCycle
aws sagemaker describe-action --region 'region' --action-name 'action-arn or action-name'