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モデルを作成する

モデルを作成するには、モデルのアーティファクトとコンテナイメージの場所を指定する必要があります。SageMaker モデルレジストリからモデルのバージョンを使用することもできます。次のセクションの例では、CreateModel API、モデルレジストリ、および Amazon SageMaker AI コンソールを使用してモデルを作成する方法を説明します。

モデルを作成するには (モデルレジストリを使用)

モデルレジストリは、ML パイプラインで使用するモデルのバージョンのカタログを作成し、管理するのに役立つ SageMaker AI の機能です。サーバーレス推論でモデルレジストリを使用するには、最初にモデルレジストリのモデルグループにモデルのバージョンを登録する必要があります。モデルレジストリにモデルを登録する方法については、「モデルグループを作成する」および「モデルバージョンを登録する」の手順に従ってください。

次の例では、登録されたモデルのバージョンの ARN が必要で、AWS SDK for Python (Boto3) を使用して CreateModel API を呼び出します。サーバーレス推論の場合、モデルレジストリは現在 AWSSDK for Python (Boto3) でのみサポートされています。サンプルについては、次の値を指定します。

#Setup
import boto3
import sagemaker
region = boto3.Session().region_name
client = boto3.client("sagemaker", region_name=region)

#Role to give SageMaker AI permission to accessAWSservices.
sagemaker_role = sagemaker.get_execution_role()

#Specify a name for the model
model_name = "<name-for-model>"

#Specify a Model Registry model version
container_list = [
    {
        "ModelPackageName": <model-version-arn>
     }
 ]

#Create the model
response = client.create_model(
    ModelName = model_name,
    ExecutionRoleArn = sagemaker_role,
    container_list
)

モデルを作成するには (API を使用)

次の例では、AWSSDK for Python (Boto3) を使用して CreateModel API を呼び出します。次の値を指定します。

#Setup
import boto3
import sagemaker
region = boto3.Session().region_name
client = boto3.client("sagemaker", region_name=region)

#Role to give SageMaker AI permission to accessAWSservices.
sagemaker_role = sagemaker.get_execution_role()

#Get model from S3
model_url = "s3://amzn-s3-demo-bucket/models/model.tar.gz"

#Get container image (prebuilt example)
from sagemaker import image_uris
container = image_uris.retrieve("xgboost", region, "0.90-1")

#Create model
model_name = "<name-for-model>"

response = client.create_model(
    ModelName = model_name,
    ExecutionRoleArn = sagemaker_role,
    Containers = [{
        "Image": container,
        "Mode": "SingleModel",
        "ModelDataUrl": model_url,
    }]
)

モデルを作成するには (コンソールを使用)