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# Submit a model import job
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モデルを Amazon Bedrock にインポートするには、API、、 AWS CLIAWSSDK を使用して Amazon Bedrock コンソールでモデルインポートジョブを送信します。ジョブで、モデルファイルのソースに Amazon S3 URI を指定します。または、Amazon SageMaker AI でモデルを作成している場合は、SageMaker AI モデルを指定できます。モデルのインポート中、インポートジョブはモデルのアーキテクチャを自動的に検出します。モデルインポートジョブには数分かかる場合があります。ジョブ中、Amazon Bedrock はインポートされるモデルが互換性のあるモデルアーキテクチャを使用していることを確認します。

次の手順では、既にカスタマイズしたモデルをインポートしてカスタムモデルを作成する方法を示します。選択した方法に応じたタブを選択し、次の手順を実行します。

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#### [ Console ]

コンソールでモデルインポートジョブを送信するには、次の手順を実行します。

1. Amazon S3 からモデルファイルをインポートする場合は、モデルを Hugging Face 形式に変換します。

   1. モデルが Mistral AI モデルの場合は、[convert\$1mistral\$1weights\$1to\$1hf.py](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mistral/convert_mistral_weights_to_hf.py) を使用します。

   1. モデルが Llama モデルの場合は、[convert\$1llama\$1weights\$1to\$1hf.py](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/llama/convert_llama_weights_to_hf.py) を参照します。

   1. AWS アカウントで、モデルファイルを Amazon S3 バケットに更新します。詳細については、「[バケットにオブジェクトをアップロードする](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/uploading-an-object-bucket.html)」を参照してください。

   1. クロスアカウント Amazon S3 または KMS キーを使用してカスタムモデルをインポートする場合は、Amazon Bedrock に AWS アカウントAmazon S3 または KMS キーへのアクセスを許可します。詳細については、「[カスタムモデルインポートジョブの Amazon S3 バケットへのクロスアカウントアクセス](cross-account-access-cmi.md)」を参照してください。

1. Amazon Bedrock コンソールの左側のナビゲーションペインにある **[基盤モデル]** で **[インポート済みモデル]** を選択します。

1. **[モデル]** タブを選択します。

1. [**Import model (モデルのインポート)**] を選択します。

1. **[インポート済み]** タブで、**[インポートモデル]** を開き、**[インポートモデル]** ページを開きます。

1. **[モデルの詳細]** セクションで、次の手順を実行します。

   1. **[モデル名]** に、モデルの名前を入力します。

   1. (オプション) [タグ](tagging.md)にモデルを関連付けるには、**[タグ]** セクションを展開し、**[新しタグを追加]** を選択します。

1. **[インポートジョブ名]** セクションで、次の手順を実行します。

   1. **[ジョブ名]** で、モデルインポートジョブの名前を入力します。

   1. (オプション) [タグ](tagging.md)にカスタムモデルを関連付けるには、**[タグ]** セクションを展開し、**[新しタグを追加]** を選択します。

1. **[モデルインポート設定]** で、使用するインポートオプションを選択します。
   + **[Amazon S3 バケット]** または ** [Amazon SageMaker AI モデル]** を選択して、インポートソースを指定します。
   + Amazon S3 バケットからモデルファイルをインポートする場合は、**[S3 の場所]** に Amazon S3 の場所を入力します。必要に応じて、**[S3 を参照]** を選択して、ファイルの場所を選択します。
   + Amazon SageMaker AI からモデルをインポートする場合は、**[Amazon SageMaker AI モデル]** を選択し、**[SageMaker AI モデル]** にインポートする SageMaker AI モデルを選択します。

1. **[VPC 設定]** を入力して (オプション)、VPC にある Amazon S3 データソースにアクセスする VPC 設定を選択します。Amazon VPC で VPC、サブネット、セキュリティグループを作成および管理できます。Amazon VPC の詳細については、「[(オプション) VPC を使用してカスタムモデルのインポートジョブを保護する](vpc-custom-model-import.md)」を参照してください。

1. **暗号化** を選択すると、ユーザーが所有および管理している AWSキーを使用して、デフォルトでデータを暗号化します。**[暗号化設定をカスタマイズ (詳細)]** を選択した場合は、別のキーを選択することもできます。

1. **[サービスアクセス]** セクションで、次のいずれかの操作を行います。
   + **新しいサービスロールを作成して使用** - サービスロールの名前を入力します。
   + **既存のサービスロールを使用** - ドロップダウンリストからサービスロールを選択します。既存のサービスロールに必要なアクセス許可を確認するには、**[アクセス許可の詳細を表示する]** を選択します。

     適切なアクセス許可を持つサービスロールを設定する詳細については、「[事前トレーニングしたモデルをインポートするサービスロールを作成する](model-import-iam-role.md)」を参照してください。
**注記**  
クロスアカウント Amazon S3 または KMS キーを使用している場合は、サービスロールポリシーを編集し、 に指定されたアカウント ID をバケット所有者の`aws:ResourceAccount`AWSアカウント ID に置き換えます。

1. [**インポート**] を選択します。

1. **[カスタムモデル]** ページで、**[インポート済み]** を選択します。

1. **[ジョブ]** セクションで、インポートジョブの状態を確認します。選択したモデル名は、モデルインポートジョブを識別します。モデルの **[状態]** の値が **[完了]** の場合、ジョブは完了します。

1. 次を実行して、モデルのモデル ID を取得します。

   1. **[インポート済みモデル]** ページで、**[モデル]** タブを選択します。

   1. **[ARN]** 列から使用するモデルの ARN をコピーします。

1. 推論呼び出しにはモデルを使用します。詳細については、「[InvokeModel で 1 つのプロンプトを送信する](inference-invoke.md)」を参照してください。オンデマンドスループットでは、モデルを使用できます。

   Amazon Bedrock テキスト [playground ](playgrounds.md)でもモデルを使用できます。

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#### [ API ]

**リクエスト**

[Amazon Bedrock コントロールプレーンエンドポイント](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/bedrock.html#br-cp)を使用して [CreateModelImportJob](https://docs.aws.amazon.com//bedrock/latest/APIReference/API_CreateModelImportJob.html) リクエスト(リクエストとレスポンスの形式とフィールドの詳細についてはリンクを参照)を送信し、カスタムモデルインポートジョブを送信します。最低限、次のフィールドを指定する必要があります。
+ `roleArn` – モデルをインポートするアクセス許可を持つサービスロールの ARN。Amazon Bedrock は、コンソールを使用する場合に適切なアクセス許可を持つロールを自動的に作成できます。ユーザーがカスタムロールを作成する場合は、[事前トレーニングしたモデルをインポートするサービスロールを作成する](model-import-iam-role.md) の手順を実行します。
**注記**  
`vpcConfig` フィールドを含める場合は、ロールに VPC にアクセスするための適切なアクセス許可があることを確認します。例については、「[カスタムモデルのインポートロールに VPC アクセス許可をアタッチします。](vpc-custom-model-import.md#vpc-data-access-role-cmi)」を参照してください。
+ `importedModelName` - 新しくインポートしたモデルに付ける名前。
+ `jobName` – インポートジョブに付ける名前。
+ `modelDataSource` – インポート済みモデルのデータソース。

リクエストが複数回完了しないようにするには、`clientRequestToken` を含めます。

追加の設定には、次のオプションフィールドを含めることができます。
+ `jobTags` および/または `importedModelTags` - [タグ](tagging.md)をインポートジョブまたはインポート済みモデルに関連付けます。
+ `importedModelKmsKeyId` – [カスタムモデルインポーの暗号化](https://docs.aws.amazon.com//bedrock/latest/userguide/encryption-import-model.html) KMS キーを含めてインポート済みモデルを暗号化します。
+ `vpcConfig` – VPC 設定を [(オプション) VPC を使用してカスタムモデルのインポートジョブを保護する](vpc-custom-model-import.md) に含めます。

**レスポンス**

レスポンスは、他のオペレーションでインポートジョブを識別するために使用するインポートジョブの `jobArn` を返します。

ジョブは完了までに時間がかかる場合があります。[GetModelImportJob](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_GetModelImportJob.html) オペレーションを呼び出し、レスポンスの `Status` フィールドを確認することで、現在の状態を確認できます。[ListModelImportJobs](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_ListModelImportJobs.html) を使用すると、現在のインポートジョブを一覧表示できます。

インポートしたモデルのリストを取得するには、[ListImportedModels](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_ListImportedModels.html) を呼び出します。特定のインポート済みモデルに関する情報を取得するには、[GetImportedModel](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_GetImportedModel.html) 呼び出します。

インポート済みモデルを削除するには、[DeleteImportedModel](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_DeleteImportedModel.html) を呼び出します。

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