Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.
# Erstellen einer Modellgruppe
Eine Modellgruppe enthält verschiedene Versionen eines Modells. Sie können eine Modellgruppe erstellen, die alle Modelle verfolgt, die Sie zur Lösung eines bestimmten Problems trainiert haben. Erstellen Sie eine Modellgruppe, indem Sie entweder die AWS SDK für Python (Boto3) oder die Amazon SageMaker Studio-Konsole verwenden.
## Erstellen einer Modellgruppe (Boto3)
**Wichtig**
Benutzerdefinierte IAM-Richtlinien, die es Amazon SageMaker Studio oder Amazon SageMaker Studio Classic ermöglichen, SageMaker Amazon-Ressourcen zu erstellen, müssen auch Berechtigungen zum Hinzufügen von Tags zu diesen Ressourcen gewähren. Die Berechtigung zum Hinzufügen von Tags zu Ressourcen ist erforderlich, da Studio und Studio Classic automatisch alle von ihnen erstellten Ressourcen taggen. Wenn eine IAM-Richtlinie Studio und Studio Classic das Erstellen von Ressourcen, aber kein Tagging erlaubt, können "AccessDenied" Fehler beim Versuch, Ressourcen zu erstellen, auftreten. Weitere Informationen finden Sie unter [Erteilen Sie Berechtigungen für das Taggen von SageMaker KI-Ressourcen](security_iam_id-based-policy-examples.md#grant-tagging-permissions).
[AWS verwaltete Richtlinien für Amazon SageMaker AI](security-iam-awsmanpol.md)die Berechtigungen zum Erstellen von SageMaker Ressourcen gewähren, beinhalten bereits Berechtigungen zum Hinzufügen von Tags beim Erstellen dieser Ressourcen.
Um eine Modellgruppe mithilfe von Boto3 zu erstellen, rufen Sie die `create_model_package_group`-API-Operation auf und geben Sie einen Namen und eine Beschreibung als Parameter an. Im folgenden Beispiel wird gezeigt, wie eine Modellgruppe erstellt wird. Die Antwort auf den `create_model_package_group` Anruf ist der Amazon-Ressourcenname (ARN) der neuen Modellgruppe.
Importieren Sie zunächst die erforderlichen Pakete und richten Sie den SageMaker AI Boto3-Client ein.
```
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)
```
Erstellen Sie nun die Modellgruppe.
```
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']))
```
## Eine Modellgruppe erstellen (Studio oder Studio Classic)
Um eine Modellgruppe in der Amazon SageMaker Studio-Konsole zu erstellen, führen Sie die folgenden Schritte aus, je nachdem, ob Sie Studio oder Studio Classic verwenden.
------
#### [ Studio ]
1. Öffnen Sie die SageMaker Studio-Konsole, indem Sie den Anweisungen unter [Amazon SageMaker Studio starten](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/studio-updated-launch.html) folgen.
1. Wählen Sie im linken Navigationsbereich **Models (Modelle)** aus.
1. Wählen Sie die Registerkarte **Registrierte Modelle**, falls diese noch nicht ausgewählt ist.
1. Wählen Sie direkt unter der Registerkarte **Registrierte Modelle** die Option **Modellgruppen** aus, sofern diese Option nicht bereits ausgewählt ist.
1. Wählen Sie „**Registrieren**“ und anschließend „**Modellgruppe“**.
1. Geben Sie in das Dialogfeld **Modellgruppe registrieren** die folgenden Informationen ein:
+ den Name der neuen Modellgruppe in das Feld **Modellgruppenname**
+ (Optional) eine Beschreibung für die Modellgruppe im Feld **Beschreibung**
+ (Optional) alle Schlüssel-Wert-Paare, die Sie mit der Modellgruppe verknüpfen möchten, in das Feld **Tags** Weitere Informationen zu Tags finden Sie unter [Ressourcen AWS kennzeichnen](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/aws_tagging.html) im *Allgemeine AWS-Referenz*.
1. Wählen Sie **Modellgruppe registrieren**.
1. (Optional) Wählen Sie auf der Seite **Modelle** die Registerkarte **Registrierte Modelle** und dann **Modellgruppen** aus. Vergewissern Sie sich, dass Ihre neu erstellte Modellgruppe in der Liste der Modellgruppen angezeigt wird.
------
#### [ Studio Classic ]
1. Melden Sie sich bei Amazon SageMaker Studio Classic an. Weitere Informationen finden Sie unter [Amazon SageMaker Studio Classic starten](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/studio-launch.html).
1. Wählen Sie im linken Navigationsbereich das Symbol **Home** ( ![\[Black square icon representing a placeholder or empty image.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/sagemaker/latest/dg/images/studio/icons/house.png) ).
1. Wählen Sie **Modelle** und dann **Modellregistrierung**.
1. Wählen Sie **Aktionen** und anschließend **Protokollgruppe erstellen** aus.
1. Geben Sie in das Dialogfeld **Modellgruppe erstellen** die folgenden Informationen ein:
+ Geben Sie den Namen der neuen Modellgruppe in das Feld **Modellgruppenname** ein.
+ (Optional) Geben Sie eine Beschreibung für die Modellgruppe im Feld **Beschreibung** ein.
+ (Optional) Geben Sie alle Schlüssel-Wert-Paare, die Sie mit der Modellgruppe verknüpfen möchten, in das Feld **Tags** ein. Weitere Informationen zu Tags finden Sie unter [Ressourcen AWS kennzeichnen](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/aws_tagging.html) im *Allgemeine AWS-Referenz*.
+ (Optional) Wählen Sie im Feld **Projekt** ein Projekt aus, dem Sie die Modellgruppe zuordnen möchten. Weitere Informationen zu Projekten finden Sie unter [MLOps Automatisierung mit SageMaker Projekten](sagemaker-projects.md).
1. Wählen Sie **Modellgruppe erstellen** aus.
------