Creazione di una risorsa pacchetto di modelli - Amazon SageMaker AI

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Creazione di una risorsa pacchetto di modelli

Per creare una risorsa di pacchetto di modelli che sia possibile utilizzare per creare modelli implementabili in Amazon SageMaker AI e pubblicare in Marketplace AWS, specifica le informazioni riportate di seguito:

  • Il container Docker che contiene il codice di inferenza o la risorsa algoritmo utilizzata per addestrare il modello.

  • La posizione degli artefatti del modello. Gli artefatti del modello possono essere compressi nello stesso container Docker del codice di inferenza oppure possono essere memorizzati in Amazon S3.

  • I tipi di istanza supportati dal pacchetto di modelli per i processi di inferenza in tempo reale e di trasformazione in batch.

  • I profili di convalida, ovvero processi di trasformazione in batch che SageMaker AI esegue per testare il codice di inferenza del pacchetto di modelli.

    Prima di elencare i pacchetti di modelli in Marketplace AWS, è necessario convalidarli. In tal modo acquirenti e venditori possono essere sicuri che i prodotti funzionino in Amazon SageMaker AI. Puoi elencare i prodotti in Marketplace AWS solo se la convalida ha esito positivo.

    Per la procedura di convalida usa il profilo di convalida e i dati di esempio per eseguire le seguenti attività di convalida:

    1. Creare un modello nell'account utilizzando l'immagine di inferenza del pacchetto di modelli e gli artefatti del modello opzionali che sono memorizzati in Amazon S3.

      Nota

      Un pacchetto di modelli è specifico per la Regione in cui viene creato. Il bucket S3 in cui sono archiviati gli artefatti del modello devono trovarsi nella stessa Regione in cui è stato creato il pacchetto di modelli.

    2. Crea un processo di trasformazione nell’account utilizzando il modello per verificare che l’immagine di inferenza funzioni con SageMaker AI.

    3. Creare un profilo di convalida.

    Nota

    Nel profilo di convalida, fornisci solo i dati che vuoi esporre pubblicamente.

    La convalida può impiegare anche qualche ora. Per visualizzare lo stato dei processi nell’account, nella console SageMaker AI, consulta le pagine relative ai processi di trasformazione. Se la convalida non riesce, puoi accedere ai report di scansione e convalida dalla console SageMaker AI. Dopo la correzione degli errori, ricrea l'algoritmo. Quando lo stato dell’algoritmo è COMPLETED, trovalo nella console SageMaker AI e avvia il processo di pubblicazione.

    Nota

    Per pubblicare il pacchetto di modelli su Marketplace AWS, è necessario almeno un profilo di convalida.

Puoi creare un pacchetto di modelli utilizzando la console SageMaker AI oppure tramite l’API SageMaker.

Creazione di una risorsa pacchetto di modelli (console)

Per creare un pacchetto di modelli nella console SageMaker AI:
  1. Apri la console di SageMaker AI all’indirizzo https://console.aws.amazon.com/sagemaker/.

  2. Dal menu a sinistra, scegli Inferenza.

  3. Scegli Pacchetti di modelli Marketplace e seleziona Crea pacchetto di modelli Marketplace.

  4. Nella pagina Specifiche dell'inferenza, inserisci le seguenti informazioni:

    1. Per Nome del pacchetto di modelli, digita un nome per il pacchetto di modelli. Il nome del pacchetto di modelli deve essere univoco nell'account e nella Regione AWS. Il nome deve essere composto da 1 a 64 caratteri. I caratteri validi sono a–z, A-Z, 0–9 e - (trattino).

    2. Digita una descrizione per il pacchetto di modelli. Questa descrizione viene visualizzata nella console SageMaker AI e su Marketplace AWS.

    3. Per Opzioni di specificazione di inferenza, scegli Fornire il percorso dell'immagine di inferenza e gli artefatti dei modelli per creare un pacchetto di modelli utilizzando un container di inferenza e artefatti del modello. Scegli Fornisci l'algoritmo usato per l'addestramento e i relativi artefatti del modello per creare un pacchetto di modelli da una risorsa algoritmo che hai creato o a cui sei iscritto da Marketplace AWS.

    4. Se scegli Fornisci il percorso dell'immagine di inferenza e gli artefatti dei modelli per Opzioni di specificazione di inferenza, inserisci le seguenti informazioni per Definizione del container e Risorse supportate:

      1. Per Posizione dell'immagine di inferenza, digita il percorso dell'immagine che contiene il codice di inferenza. L'immagine deve essere archiviata come container Docker in Amazon ECR.

      2. Per Posizione degli artefatti dei modelli di dati, digita il percorso in S3 in cui gli artefatti di modello sono archiviati.

      3. Per Nome host container DNS, digita il nome dell'host DNS da usare per il container.

      4. Per Tipi di istanza supportati per l’inferenza in tempo reale, scegli i tipi di istanza supportati dal pacchetto di modelli per l’inferenza in tempo reale da endpoint ospitati di SageMaker AI.

      5. Per Tipi di istanze supportati per le operazioni di trasformazione in batch, scegli i tipi di istanza supportati dal pacchetto di modelli per i processi di trasformazione in batch.

      6. Per Tipi di contenuto supportati, digita i tipi di contenuto che il pacchetto di modelli si aspetta come richieste di inferenza.

      7. Per Tipi MIME di risposta supportati, digita i tipi MIME utilizzati dal pacchetto di modelli per fornire le inferenze.

    5. Se scegli Fornisci l'algoritmo usato per l'addestramento e i relativi artefatti del modello per Opzioni di specificazione dell'inferenza, inserisci le seguenti informazioni:

      1. Per ARN dell'algoritmo, digita il nome della risorsa Amazon (ARN) della risorsa algoritmo da utilizzare per creare il pacchetto di modelli.

      2. Per Posizione degli artefatti dei modelli di dati, digita il percorso in S3 in cui gli artefatti di modello sono archiviati.

    6. Scegli Next (Successivo).

  5. Nella pagina Convalida e scansione, inserisci le seguenti informazioni:

    1. Per Pubblica questo pacchetto del modello su Marketplace AWS, scegli per pubblicare il pacchetto del modello su Marketplace AWS.

    2. Per Convalida questa risorsa, scegli se SageMaker AI deve eseguire processi di trasformazione in batch specificati per testare il codice di inferenza del pacchetto di modelli.

      Nota

      Per poter essere pubblicato in Marketplace AWS, il pacchetto di modelli deve essere convalidato.

    3. Per Ruolo IAM, scegli un ruolo IAM con le autorizzazioni necessarie per eseguire i processi di trasformazione in batch in SageMaker AI oppure scegli Crea un nuovo ruolo per consentire a SageMaker AI di creare un ruolo con la policy gestita AmazonSageMakerFullAccess collegata. Per informazioni, consultare Come utilizzare i ruoli di esecuzione dell' SageMaker IA.

    4. Per Profilo di convalida, specifica i seguenti valori:

      • Un nome per il profilo di convalida.

      • Una definizione del processo di trasformazione. È un blocco JSON che descrive un processo di trasformazione in batch. Il formato è uguale a quello del parametro di input TransformJobDefinition dell'API CreateAlgorithm.

  6. Scegli Crea pacchetto di modelli marketplace.

Creazione di una risorsa pacchetto di modelli (API)

Per creare un pacchetto di modelli utilizzando l'API SageMaker, richiama l’API CreateModelPackage.