で Amazon SageMaker AI を使用する埋め込み ML モデル AWS Marketplace

販売者はモデルコードをドッカーイメージとして記述してパッケージ化し、そのイメージを Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR) にプッシュします。

販売者は、イメージを機械学習 (ML) モデルとしてパッケージ化してプッシュし、 に一覧表示しますAWS Marketplace。

購入者は、 AWS Marketplaceを使用して のリストにサブスクライブしますAWS マネジメントコンソール。

サブスクリプション時に、Amazon SageMaker AI インスタンスは、モデルコンテナイメージと呼び出しエンドポイントとともに、ネットワーク分離モードで購入者 VPC にプロビジョニングされます。

購入者は、Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) リポジトリにある zip ファイルからAWS Lambda関数をデプロイする CFN テンプレートを実行します。

購入者アプリケーションは Lambda 初期化エンドポイントを呼び出して、販売者からのサブスクリプションを検証します。

Lambda オーソライザーは、販売者の VPC で実行されている Lambda 関数を呼び出して、一定期間有効な認可トークンを返します。

購入者アプリケーションは、認可トークンと処理するデータとともに Lambda /request エンドポイントを呼び出します。

Lambda オーソライザーは認可トークンを検証し、呼び出しを Lambda プロキシに転送します。

Lambda プロキシは、処理するデータとともに、ネットワーク分離モードで実行されている SageMaker AI エンドポイントを呼び出します。

SageMaker AI エンドポイントは、処理されたデータとともに Lambda 関数にレスポンスを返します。

Lambda は、購入者アプリケーションが使用するレスポンスを Amazon S3 バケットに保存します。