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Actualización de recursos en un centro privado - Amazon SageMaker AI

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Actualización de recursos en un centro privado

Puede actualizar los recursos de su centro privado para realizar cambios en sus metadatos. Los recursos que puede actualizar incluyen referencias de modelos a modelos de Amazon, SageMaker JumpStart modelos personalizados, cuadernos, conjuntos de datos y. JsonDoc

Al actualizar el modelo, la libreta, los conjuntos de datos o JsonDoc los recursos, puedes actualizar la descripción del contenido, el nombre para mostrar, las palabras clave y el estado del soporte. Al actualizar las referencias de JumpStart modelos a los modelos, solo puedes actualizar el campo que especifica la versión mínima del modelo que te gustaría usar.

  • «Actualizar los recursos del modelo o del portátil» para incluir DataSet/JsonDoc. En el comando CLI, DataSets/JsonDocs debe agregarse al hub-content-type argumento.

Siga la sección específica del recurso que desea actualizar.

Actualización de los recursos de modelos o cuadernos

Para actualizar un modelo o un recurso de bloc de notas, usa la UpdateHubContentAPI.

Con esta API, puede actualizar los siguientes campos de metadatos válidos:

  • HubContentDescription: la descripción del recurso.

  • HubContentDisplayName: el nombre para mostrar del recurso.

  • HubContentMarkdown: la descripción del recurso, en formato Markdown.

  • HubContentSearchKeywords: las palabras clave del recurso que permiten realizar búsquedas.

  • SupportStatus: el estado actual del recurso.

En su solicitud, incluya un cambio en uno o varios de los campos anteriores. Si intenta actualizar cualquier otro campo, como el tipo de contenido del centro, recibirá un error.

AWS SDK para Python (Boto3)

En el siguiente ejemplo, se muestra cómo se puede utilizar AWS SDK para Python (Boto3) para enviar una UpdateHubContentsolicitud.

nota

La HubContentVersion que especifique en la solicitud significa que los metadatos de la versión específica están actualizados. Para encontrar todas las versiones disponibles del contenido de tu hub, puedes usar la ListHubContentVersionsAPI.

import boto3 sagemaker_client = boto3.Session(region_name=<AWS-region>).client("sagemaker") sagemaker_client.update_hub_contents( HubName=<hub-name>, HubContentName=<resource-content-name>, HubContentType=<"Model"|"Notebook">, HubContentVersion='1.0.0', # specify the correct version that you want to update HubContentDescription=<updated-description-string> )
AWS CLI

En el siguiente ejemplo, se muestra cómo puedes AWS CLI utilizarla para enviar una update-hub-contentsolicitud.

aws sagemaker update-hub-content \ --hub-name <hub-name> \ --hub-content-name <resource-content-name> \ --hub-content-type <"Model"|"Notebook"> \ --hub-content-version "1.0.0" \ --hub-content-description <updated-description-string>

Actualización de referencias del modelo

Para actualizar una referencia de modelo a un JumpStart modelo, usa la UpdateHubContentReferenceAPI.

Solo puede actualizar el campo MinVersion para las referencias del modelo.

AWS SDK para Python (Boto3)

En el siguiente ejemplo, se muestra cómo se puede utilizar AWS SDK para Python (Boto3) para enviar una UpdateHubContentReferencesolicitud.

import boto3 sagemaker_client = boto3.Session(region_name=<AWS-region>).client("sagemaker") update_response = sagemaker_client.update_hub_content_reference( HubName=<hub-name>, HubContentName=<model-reference-content-name>, HubContentType='ModelReference', MinVersion='1.0.0' )
AWS CLI

El siguiente ejemplo muestra cómo se puede utilizar AWS CLI para enviar una update-hub-content-referencesolicitud.

aws sagemaker update-hub-content-reference \ --hub-name <hub-name> \ --hub-content-name <model-reference-content-name> \ --hub-content-type "ModelReference" \ --min-version "1.0.0"