Accedi a hub di modelli selezionati su Amazon SageMaker JumpStart - Amazon SageMaker AI
Accesso all’hub di modelli privato in StudioAccedi al tuo hub modello privato utilizzando l' SageMaker SDK Python

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Accedi a hub di modelli selezionati su Amazon SageMaker JumpStart

Puoi accedere a un hub di modelli privato tramite Studio o tramite SageMaker Python SDK.

Accesso all’hub di modelli privato in Studio

Importante

A partire dal 30 novembre 2023, la precedente esperienza Amazon SageMaker Studio è ora denominata Amazon SageMaker Studio Classic. La sezione seguente è specifica per l’utilizzo dell’esperienza Studio aggiornata. Per informazioni sull’utilizzo dell’applicazione Studio Classic, consulta Amazon SageMaker Studio Classic.

In Amazon SageMaker Studio, apri la pagina di JumpStart destinazione tramite la Home page o il menu Home nel pannello a sinistra. Si apre la pagina di SageMaker JumpStartdestinazione in cui puoi esplorare gli hub dei modelli e cercare modelli.

  • Dalla home page, scegliete JumpStartnel riquadro Soluzioni predefinite e automatizzate.

  • Dal menu Home nel pannello di sinistra, vai al JumpStartnodo.

Per ulteriori informazioni su come iniziare a usare Amazon SageMaker Studio, consultaAmazon SageMaker Studio.

Dalla pagina di SageMaker JumpStartdestinazione di Studio, puoi esplorare qualsiasi hub di modello privato che includa modelli consentiti per la tua organizzazione. Se hai accesso a un solo hub modello, la pagina di SageMaker JumpStartdestinazione ti porta direttamente a quell'hub. Se hai accesso a più hub, ti indirizza invece alla pagina Hub.

Per ulteriori informazioni sul fine-tuning, l’implementazione e la valutazione dei modelli a cui hai accesso in Studio, consulta Utilizzo dei modelli di fondazione in Studio.

Accedi al tuo hub modello privato utilizzando l' SageMaker SDK Python

Puoi accedere al tuo hub modello privato utilizzando l'SDK SageMaker Python. L’accesso per lettura, utilizzo o modifica dell’hub selezionato è fornito dall’amministratore.

Nota

Se un hub è condiviso tra più account, l’ARN dell’hub deve essere HUB_NAME. Se un hub non è condiviso tra più account, il nome dell’hub può essere HUB_NAME.

  1. Installa SageMaker Python SDK e importa i pacchetti Python necessari.

    # Install the SageMaker Python SDK
    !pip3 install sagemaker --force-reinstall --quiet
    
    # Import the necessary Python packages
    import boto3
    from sagemaker import Session
    from sagemaker.jumpstart.hub.hub import Hub
    from sagemaker.jumpstart.model import JumpStartModel
    from sagemaker.jumpstart.estimator import JumpStartEstimator

  2. Inizializza una sessione SageMaker AI e connettiti al tuo hub privato utilizzando il nome e la regione dell'hub.

    # If a hub is shared across accounts, then the HUB_NAME must be the hub ARN
    HUB_NAME="Example-Hub-ARN" 
    REGION="us-west-2" 
    
    # Initialize a SageMaker session
    sm_client = boto3.client('sagemaker') 
    sm_runtime_client = boto3.client('sagemaker-runtime') 
    session = Session(sagemaker_client=sm_client, 
                        sagemaker_runtime_client=sm_runtime_client)
    
    # Initialize the private hub
    hub = Hub(hub_name=HUB_NAME, sagemaker_session=session)

  3. Dopo la connessione a un hub privato, è possibile elencare tutti i modelli disponibili in quell’hub utilizzando i seguenti comandi:

    response = hub.list_models()
    models = response["hub_content_summaries"]
    while response["next_token"]:
        response = hub.list_models(next_token=response["next_token"])
        models.extend(response["hub_content_summaries"])
        
    print(models)

  4. Per ottenere ulteriori informazioni su un modello specifico, utilizza il nome del modello con il seguente comando:

    response = hub.describe_model(model_name="example-model")
    print(response)

Per ulteriori informazioni sulla messa a punto e sulla distribuzione dei modelli a cui hai accesso utilizzando Python SageMaker SDK, consulta. Usa i modelli di base con l'SDK SageMaker Python