Paso 3: Añadir la versión inicial del producto - AWS Marketplace

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Paso 3: Añadir la versión inicial del producto

Esta página le guía para añadir la versión inicial de su producto. Su producto puede tener varias versiones a lo largo de su ciclo de vida, y cada versión se identifica mediante un ARN de SageMaker IA único.

  1. En Amazon Resource Names (ARNs):

    1. Introduzca el modelo o algoritmo Amazon SageMaker AI ARN.

      • Ejemplo de ARN del paquete modelo: arn:aws:sagemaker:<region>:<account-id>:model-package/<model-package-name>

        Para encontrar el ARN de su paquete de modelos, consulte los paquetes de modelos de Mi mercado.

      • Ejemplo de algoritmo ARN: arn:aws:sagemaker:<region>:<account-id>:algorithm/<algorithm-name>

        Para encontrar el ARN de recursos de su algoritmo, consulte Mis algoritmos.

    2. Introduzca el ARN del rol de acceso a IAM.

      Ejemplo de ARN de IAM: arn:aws:iam::<account-id>:role/<role-name>

  2. En Información sobre la versión, introduzca el nombre de la versión y las notas de la versión. .

  3. En Detalles de entrada del modelo, introduzca un resumen de las entradas del modelo y proporcione datos de entrada de muestra para las entradas de trabajos por lotes y en tiempo real. Si lo desea, puede proporcionar cualquier limitación de entrada.

  4. (Opcional) En Parámetros de entrada, proporciona información detallada sobre cada parámetro de entrada compatible con tu producto. Puede proporcionar el nombre del parámetro, una descripción y las restricciones, y especificar si el parámetro es obligatorio u opcional. Puede proporcionar hasta 24 parámetros de entrada.

  5. (Opcional) En Atributos personalizados, proporciona todos los parámetros de invocación personalizados compatibles con tu producto. Para cada atributo, puedes proporcionar un nombre, una descripción y restricciones y especificar si el atributo es obligatorio u opcional.

  6. En Detalles de salida del modelo, introduzca un resumen de las salidas del modelo y proporcione datos de salida de muestra para las salidas de los trabajos por lotes y en tiempo real. Si lo desea, puede proporcionar cualquier limitación de salida.

  7. (Opcional) En Parámetros de salida, proporciona información detallada sobre cada parámetro de salida compatible con tu producto. Puede proporcionar el nombre del parámetro, una descripción y las restricciones, y especificar si el parámetro es obligatorio u opcional. Puede proporcionar hasta 24 parámetros de salida.

  8. En Instrucciones de uso, proporcione instrucciones claras para utilizar el modelo de forma eficaz, como las mejores prácticas, cómo gestionar los casos extremos más comunes o sugerencias de optimización del rendimiento.

  9. En los enlaces al repositorio y cuaderno de Git, proporciona enlaces a cuadernos de ejemplo y al repositorio de Git. Los cuadernos de muestra deberían incluir cómo invocar tu modelo. Tu repositorio de Git debe incluir libretas, archivos de datos y otras herramientas para desarrolladores.

  10. En Tipos de instancias recomendados, selecciona los tipos de instancia recomendados para tu producto.

    Para los paquetes de modelos, seleccionarás los tipos de instancias recomendados tanto para la transformación por lotes como para la inferencia en tiempo real.

    En el caso de los paquetes de algoritmos, seleccionará el tipo de instancia recomendado para los trabajos de formación.

    nota

    Los tipos de instancias disponibles para seleccionar se limitan a los compatibles con tu modelo o paquete de algoritmos. Estos tipos de instancias compatibles se determinaron al crear inicialmente los recursos en Amazon SageMaker AI. Esto garantiza que su producto solo esté asociado a las configuraciones de hardware que puedan ejecutar su solución de aprendizaje automático de manera eficaz.

  11. Seleccione Siguiente para pasar al siguiente paso del asistente.