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# モデルグループを作成する
<a name="model-registry-model-group"></a>

モデルグループには、モデルのさまざまなバージョンが含まれます。特定の問題を解決できるようトレーニングするすべてのモデルを追跡する Model Group を作成します。 AWS SDK for Python (Boto3) または Amazon SageMaker Studio コンソールを使用してモデルグループを作成します。

## モデルグループを作成する (Boto3)
<a name="model-registry-package-group-api"></a>

**重要**  
Amazon SageMaker Studio または Amazon SageMaker Studio Classic に Amazon SageMaker リソースの作成を許可するカスタム IAM ポリシーでは、これらのリソースにタグを追加するアクセス許可も付与する必要があります。Studio と Studio Classic は、作成したリソースに自動的にタグ付けするため、リソースにタグを追加するアクセス許可が必要になります。IAM ポリシーで Studio と Studio Classic によるリソースの作成が許可されていても、タグ付けが許可されていない場合は、リソースを作成しようとしたときに「AccessDenied」エラーが発生する可能性があります。詳細については、「[SageMaker AI リソースにタグ付けのアクセス許可を付与する](security_iam_id-based-policy-examples.md#grant-tagging-permissions)」を参照してください。  
SageMaker リソースを作成するためのアクセス許可を付与する [AWS Amazon SageMaker AI の マネージドポリシー](security-iam-awsmanpol.md) には、それらのリソースの作成中にタグを追加するためのアクセス許可もあらかじめ含まれています。

Boto3 を使用してモデルグループを作成するには、`create_model_package_group` API オペレーションを呼び出して、名前と説明をパラメータとして指定します。次の例は、モデルを作成する方法を示しています。`create_model_package_group` の呼び出しからの応答は、新しい Model Group の Amazon リソースネーム (ARN) です。

まず、必要なパッケージをインポートし、SageMaker AI Boto3 クライアントを設定します。

```
import time
import os
from sagemaker import get_execution_role, session
import boto3

region = boto3.Session().region_name

role = get_execution_role()

sm_client = boto3.client('sagemaker', region_name=region)
```

次に、モデルグループを作成します。

```
import time
model_package_group_name = "scikit-iris-detector-" + str(round(time.time()))
model_package_group_input_dict = {
 "ModelPackageGroupName" : model_package_group_name,
 "ModelPackageGroupDescription" : "Sample model package group"
}

create_model_package_group_response = sm_client.create_model_package_group(**model_package_group_input_dict)
print('ModelPackageGroup Arn : {}'.format(create_model_package_group_response['ModelPackageGroupArn']))
```

## モデルグループを作成する (Studio または Studio Classic)
<a name="model-registry-package-group-studio"></a>

Amazon SageMaker Studio コンソールでモデルグループを作成するには、Studio と Studio Classic のどちらを使用しているかに応じて、以下の手順を実行します。

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#### [ Studio ]

1. 「[Launch Amazon SageMaker Studio](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/studio-updated-launch.html)」の手順に従って、SageMaker Studio コンソールを開きます。

1. 左のナビゲーションペインで **[モデル]** を選択します。

1. まだ選択されていない場合は、**[登録済みモデル]** タブをクリックします。

1. **[登録済みモデル]** タブラベルのすぐ下にある **[モデルグループ]** をまだ選択していない場合は、選択します。

1. **[登録]** をクリックしてから、**[モデルグループ]** をクリックします。

1. **[モデルグループの登録]** ダイアログボックスで、以下の情報を入力します。
   + **[モデルグループ名]** フィールドに新しいモデルグループの名前を入力します。
   + (オプション) **[説明]** フィールドにモデルグループの説明を入力します。
   + (オプション) **[タグ]** フィールドに、モデルグループに関連付ける任意のキー値のペアを入力します。タグの使い方については、「AWS 全般のリファレンス」の「[Tagging AWS resources](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/aws_tagging.html)」を参照してください。**

1. **[モデルグループを登録]** をクリックします。

1. (オプション) **[モデル]** ページで、**[登録済みモデル]** タブをクリックしてから、**[モデルグループ]** をクリックします。新しく作成したモデルグループがモデルグループのリストに表示されることを確認します。

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#### [ Studio Classic ]

1. Amazon SageMaker Studio Classic にサインインします。詳細については、「[Launch Amazon SageMaker Studio Classic](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/studio-launch.html)」を参照してください。

1. 左側のナビゲーションペインで **[ホーム]** アイコン(![\[Black square icon representing a placeholder or empty image.\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/images/studio/icons/house.png)) を選択します。

1. **[モデル]** を選択し、**[モデルレジストリ]** を選択します。

1. **[アクション]** を選択し、**[モデルグループの作成]** を選択します。

1. **[新しいモデルグループを作成]** ダイアログボックスで、次の情報を入力します。
   + **[名前]** フィールドに新しい Model Group の名前を入力します。
   + (オプション) **[説明]** フィールドに Model Group の説明を入力します。
   + (オプション) **[タグ]** フィールドに、Model Group に関連付けるキーバリューのペアを入力します。タグの使い方については、「AWS 全般のリファレンス」の「[Tagging AWS resources](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/aws_tagging.html)」を参照してください。**
   + (オプション) **[プロジェクト]** フィールドに、Model Group を関連付けるプロジェクトを入力します。プロジェクトに関する詳細については、「[SageMaker プロジェクトを使用した MLOps の自動化](sagemaker-projects.md)」を参照してください。

1. **[Create model group]** (モデルグループを作成) を選択します。

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