Fase 3: Aggiungere la versione iniziale del prodotto - Marketplace AWS

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Fase 3: Aggiungere la versione iniziale del prodotto

Questa pagina ti guida nell'aggiunta della versione iniziale del prodotto. Il prodotto può avere più versioni durante il suo ciclo di vita e ogni versione è identificata da un SageMaker ARN AI univoco.

  1. In Amazon Resource Names (ARNs):

    1. Inserisci il modello o l'algoritmo Amazon SageMaker AI ARN.

      • Pacchetto modello di esempio ARN: arn:aws:sagemaker:<region>:<account-id>:model-package/<model-package-name>

        Per trovare il tuo pacchetto modello ARN, vedi Pacchetti modello My marketplace.

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

        Per trovare l'ARN della risorsa dell'algoritmo, vedi I miei algoritmi.

    2. Inserisci l'ARN del ruolo di accesso IAM.

      Esempio di IAM ARN: arn:aws:iam::<account-id>:role/<role-name>

  2. In Informazioni sulla versione, inserisci il nome della versione e le note sulla versione. .

  3. In Dettagli di input del modello, inserisci un riepilogo degli input del modello e fornisci dati di input di esempio per gli input in tempo reale e in batch. Facoltativamente, puoi fornire qualsiasi limitazione di input.

  4. (Facoltativo) In Parametri di input, fornite informazioni dettagliate su ogni parametro di input supportato dal prodotto. È possibile fornire il nome del parametro, una descrizione, i vincoli e specificare se il parametro è obbligatorio o facoltativo. È possibile fornire fino a 24 parametri di input.

  5. (Facoltativo) In Attributi personalizzati, fornite tutti i parametri di chiamata personalizzati supportati dal prodotto. Per ogni attributo, puoi fornire un nome, una descrizione, dei vincoli e specificare se l'attributo è obbligatorio o facoltativo.

  6. In Dettagli di output del modello, inserite un riepilogo degli output del modello e fornite dati di output di esempio per gli output dei processi in tempo reale e in batch. Facoltativamente, puoi fornire qualsiasi limitazione di output.

  7. (Facoltativo) In Parametri di output, fornite informazioni dettagliate su ogni parametro di output supportato dal prodotto. È possibile fornire il nome del parametro, una descrizione, i vincoli e specificare se il parametro è obbligatorio o facoltativo. È possibile fornire fino a 24 parametri di output.

  8. In Istruzioni d'uso, fornisci istruzioni chiare per utilizzare il modello in modo efficace, ad esempio le migliori pratiche, come gestire casi limite comuni o suggerimenti per l'ottimizzazione delle prestazioni.

  9. In Collegamenti a repository Git e notebook, fornisci collegamenti a notebook di esempio e repository Git. I taccuini di esempio dovrebbero includere come richiamare il modello. Il tuo repository Git dovrebbe includere notebook, file di dati e altri strumenti per sviluppatori.

  10. In Tipi di istanze consigliati, seleziona i tipi di istanza consigliati per il tuo prodotto.

    Per i pacchetti di modelli, selezionerai i tipi di istanza consigliati sia per la trasformazione in batch che per l'inferenza in tempo reale.

    Per i pacchetti di algoritmi, selezionerai il tipo di istanza consigliato per i lavori di formazione.

    Nota

    I tipi di istanze disponibili per la selezione sono limitati a quelli supportati dal modello o dal pacchetto di algoritmi. Questi tipi di istanze supportati sono stati determinati al momento della creazione iniziale delle risorse in Amazon SageMaker AI. Ciò garantisce che il prodotto sia associato solo a configurazioni hardware in grado di eseguire efficacemente la soluzione di machine learning.

  11. Scegli Avanti per passare al passaggio successivo della procedura guidata.