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# Creazione di un hub di modelli privato
<a name="jumpstart-curated-hubs-admin-guide-create"></a>

Utilizza i seguenti passaggi per creare un hub privato per gestire il controllo degli accessi per i modelli di JumpStart base preformati per la tua organizzazione. È necessario installare SageMaker Python SDK e configurare le autorizzazioni IAM necessarie prima di creare un hub modello.

**Creazione di un hub privato**

1. Installa SageMaker Python SDK e importa i pacchetti Python necessari.

   ```
   # 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. Inizializza una sessione AI. SageMaker 

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

1. Configura i dettagli del tuo hub privato, come il nome dell’hub interno, il nome visualizzato dell’interfaccia utente e la descrizione dell’hub dell’interfaccia utente.
**Nota**  
Se non specifichi un nome di bucket Amazon S3 durante la creazione dell'hub, il servizio SageMaker hub crea un nuovo bucket per tuo conto. Il nuovo bucket presenta la seguente struttura di denominazione: `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. Verifica che il tuo ruolo IAM di **amministratore** disponga delle autorizzazioni Amazon S3 necessarie per creare un hub privato. Se il tuo ruolo non dispone delle autorizzazioni necessarie, vai alla pagina **Ruoli** nella console IAM. Scegli il ruolo di **amministratore**, quindi seleziona **Aggiungi autorizzazioni** nel riquadro **Policy di autorizzazione** per creare una policy in linea con le seguenti autorizzazioni utilizzando l’editor 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. Crea un hub di modelli privato applicando le configurazioni della **Fase 3** e utilizzando `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. Verifica la configurazione del nuovo hub privato con il seguente comando `describe`:

   ```
   hub.describe()
   ```