モデルパッケージのリソースを作成する

SageMaker AI コンソールでモデルパッケージを作成するには

1. SageMaker AI コンソール (https://console.aws.amazon.com/sagemaker/) を開きます。

2. 左側のメニューで、[推論] を選択します。

3. [Marketplace モデルパッケージ] を選択し、[Marketplace モデルパッケージを作成] を選択します。

4. [Inference specifications (推論の仕様)] ページで、以下の情報を指定します。

   1. [Model package name (モデルパッケージ名)] には、モデルパッケージの名前を入力します。モデルパッケージ名は、アカウントと AWS リージョンで一意である必要があります。名前は 1 ～ 64 文字で指定する必要があります。有効な文字は、a～z、A～Z、0～9、- (ハイフン) です。

   2. モデルパッケージの説明を入力します。この説明は、SageMaker AI コンソールと AWS Marketplaceに表示されます。

   3. [Inference specification options (推論仕様のオプション)] では、[Provide the location of the inference image and model artifacts (推論イメージとモデルアーティファクトの場所を指定)] を選択して、推論コンテナとモデルアーティファクトを使用してモデルパッケージを作成します。[Provide the algorithm used for training and its model artifacts (トレーニング用に使用したアルゴリズムとそのモデルアーティファクトを指定)] を選択して、 AWS Marketplaceから作成したアルゴリズムリソースまたはサブスクライブしているアルゴリズムリソースからモデルパッケージを作成します。

   4. [Inference specification options] (推論仕様のオプション) に [Provide the location of the inference image and model artifacts] (推論イメージとモデルアーティファクトの場所を指定) を選択した場合、Container definition (コンテナの定義) と Supported resources (サポートされるリソース) に以下の情報を指定します。

      1. [Location of inference image (推論イメージの場所)] には、推論コードを含むイメージのパスを入力します。イメージは、Amazon ECR で Docker コンテナとして保存されている必要があります。

      2. [Location of model data artifacts (モデルデータアーティファクトの場所)] には、モデルアーティファクトが保存されている S3 内の場所を入力します。

      3. [Container DNS host name (コンテナの DNS ホスト名)] には、コンテナに使用する DNS ホストの名前を入力します。

      4. [リアルタイム推論のサポートインスタンスタイプ] では、SageMaker AI がホストするエンドポイントからのリアルタイム推論用にモデルパッケージがサポートしているインスタンスタイプを選択します。

      5. [Supported instance types for batch transform jobs (バッチ変換ジョブでサポートされているインスタンスタイプ)] では、モデルパッケージがバッチ変換ジョブ用にサポートしているインスタンスタイプを選択します。

      6. [Supported content types (サポートされるコンテンツタイプ)] に、モデルパッケージが推論リクエストに期待するコンテンツタイプを入力します。

      7. [Supported response MIME types (サポートされているレスポンス MIME タイプ)] には、モデルパッケージが推論を提供するために使用する MIME タイプを入力します。

   5. [Inference specification options] (推論仕様のオプション) に [Provide the algorithm used for training and its model artifacts] (トレーニングに使用するアルゴリズムとそのモデルアーティファクトを指定) を選択した場合は、以下の情報を指定します。

      1. [Algorithm ARN (アルゴリズム ARN)] には、モデルパッケージの作成に使用するアルゴリズムリソースの Amazon リソースネーム (ARN) を入力します。

      2. [Location of model data artifacts (モデルデータアーティファクトの場所)] には、モデルアーティファクトが保存されている S3 内の場所を入力します。

   6. [次へ] を選択します。

5. [Validation and scanning (検証およびスキャン)] ページで、以下の情報を指定します。

   1. このモデルパッケージを に公開 AWS Marketplaceするには、はい を選択してモデルパッケージを に公開します AWS Marketplace。

   2. モデルパッケージの推論コードをテストするために指定したバッチ変換ジョブを SageMaker AI で実行する場合は、[このリソースを検証する] で [はい] を選択します。

      注記

      モデルパッケージを に公開するには AWS Marketplace、モデルパッケージを検証する必要があります。

   3. [IAM ロール] では、SageMaker AI でのバッチ変換ジョブの実行に必要な許可を持つ IAM ロールを選択するか、[新しいロールを作成] を選択して、AmazonSageMakerFullAccess 管理ポリシーがアタッチされたロールの作成を SageMaker AI に許可します。詳細については、「SageMaker AI 実行ロールの使用方法」を参照してください。

   4. [Validation profile (検証プロファイル)] では、以下を指定します。

      • 検証プロファイルの名前。

      • [Transform job definition (変換ジョブの定義)]。これは、バッチ変換ジョブを記述する JSON ブロックです。これは、CreateAlgorithm API の TransformJobDefinition 入力パラメータと同じ形式です。

6. [Marketplace モデルパッケージを作成] を選択します。