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# Creación de un centro privado de modelos
<a name="jumpstart-curated-hubs-admin-guide-create"></a>

Siga los siguientes pasos para crear un centro privado que gestione el control de acceso de los modelos básicos previamente JumpStart entrenados para su organización. Debe instalar el SDK de SageMaker Python y configurar los permisos de IAM necesarios antes de crear un hub de modelos.

**Creación de un centro privado**

1. Instale el SDK de SageMaker Python e importe los paquetes de Python necesarios.

   ```
   # 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. Inicialice una sesión de SageMaker IA.

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

1. Configure los detalles del centro privado, como el nombre del centro interno, el nombre para mostrar de la IU y la descripción del centro de la IU.
**nota**  
Si no especificas un nombre de bucket de Amazon S3 al crear tu hub, el servicio de SageMaker hub crea un nuevo bucket en tu nombre. El nuevo bucket tiene la siguiente estructura de nomenclatura: `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. Compruebe que su rol de IAM **Administrador** tenga los permisos de Amazon S3 necesarios para crear un centro privado. Si su rol no tiene los permisos necesarios, vaya a la página **Roles** de la consola de IAM. Elija el rol **Administrador** y, a continuación, elija **Agregar permisos** en el panel **Política de permisos** para crear una política insertada con los siguientes permisos mediante el editor de JSON:

------
#### [ 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. Cree un centro privado de modelos con las configuraciones del **paso 3** utilizando`hub.create()`. 

   ```
   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. Verifique la configuración del nuevo centro privado con el siguiente comando `describe`:

   ```
   hub.describe()
   ```