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# Erstellen eines privaten Modell-Hubs
<a name="jumpstart-curated-hubs-admin-guide-create"></a>

Gehen Sie wie folgt vor, um einen privaten Hub einzurichten, um die Zugriffskontrolle für vortrainierte JumpStart Basismodelle für Ihr Unternehmen zu verwalten. Sie müssen das SageMaker Python-SDK installieren und die erforderlichen IAM-Berechtigungen konfigurieren, bevor Sie einen Model Hub erstellen.

**Erstellen eines privaten Hubs**

1. Installieren Sie das SageMaker Python-SDK und importieren Sie die erforderlichen Python-Pakete.

   ```
   # 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
   ```

1. Initialisieren Sie eine SageMaker AI-Sitzung.

   ```
   sm_client = boto3.client('sagemaker')
   session = Session(sagemaker_client=sm_client)
   session.get_caller_identity_arn()
   ```

1. Konfigurieren Sie die Details Ihres privaten Hubs, wie den internen Hub-Namen, den UI-Anzeigenamen und die UI-Hub-Beschreibung.
**Anmerkung**  
Wenn Sie bei der Erstellung Ihres Hubs keinen Amazon S3 S3-Bucket-Namen angeben, erstellt der SageMaker Hub-Service in Ihrem Namen einen neuen Bucket. Der neue Bucket hat die folgende Benennungsstruktur: `sagemaker-hubs-REGION-ACCOUNT_ID`.

   ```
   HUB_NAME="Example-Hub"
   HUB_DISPLAY_NAME="Example Hub UI Name"
   HUB_DESCRIPTION="A description of the example private curated hub."
   REGION="us-west-2"
   ```

1. Vergewissern Sie sich, dass Ihre **Admin**-IAM-Rolle über die erforderlichen Amazon-S3-Berechtigungen verfügt, um einen privaten Hub zu erstellen. Wenn Ihre Rolle nicht über die erforderlichen Berechtigungen verfügt, navigieren Sie in der IAM-Konsole zur Seite **Rollen**. Wählen Sie die **Admin**-Rolle und dann im Bereich **Berechtigungsrichtlinien** die Option **Berechtigungen hinzufügen** aus, um mit dem JSON-Editor eine Inline-Richtlinie mit den folgenden Berechtigungen zu erstellen:

------
#### [ JSON ]

****  

   ```
   {
       "Version":"2012-10-17",		 	 	 
       "Statement": [
           {
               "Action": [
                   "s3:ListBucket",
                   "s3:GetObject",
                   "s3:GetObjectTagging"
               ],
               "Resource": [
                   "arn:aws:s3:::jumpstart-cache-prod-REGION",
                   "arn:aws:s3:::jumpstart-cache-prod-REGION/*"
               ],
               "Effect": "Allow"
           }
       ]
   }
   ```

------

1. Erstellen Sie mit `hub.create()` einen privaten Modell-Hub mit Ihren Konfigurationen aus **Schritt 3**. 

   ```
   hub = Hub(hub_name=HUB_NAME, sagemaker_session=session)
   
   try:
   # Create the private hub
     hub.create(
         description=HUB_DESCRIPTION,
         display_name=HUB_DISPLAY_NAME
     )
     print(f"Successfully created Hub with name {HUB_NAME} in {REGION}")
   # Check that no other hubs with this internal name exist
   except Exception as e:
     if "ResourceInUse" in str(e):
       print(f"A hub with the name {HUB_NAME} already exists in your account.")
     else:
       raise e
   ```

1. Überprüfen Sie die Konfiguration Ihres neuen privaten Hubs mit dem folgenden `describe`-Befehl:

   ```
   hub.describe()
   ```