Etapa 3: adicionar a versão inicial do produto - AWS Marketplace

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Etapa 3: adicionar a versão inicial do produto

Esta página orienta você a adicionar a versão inicial do seu produto. Seu produto pode ter várias versões em todo o ciclo de vida, e cada versão é identificada por um SageMaker ARN de IA exclusivo.

  1. Em Amazon Resource Names (ARNs):

    1. Insira o modelo ou algoritmo Amazon SageMaker AI ARN.

      • Exemplo de ARN do pacote de modelo: arn:aws:sagemaker:<region>:<account-id>:model-package/<model-package-name>

        Para encontrar o ARN do seu pacote de modelos, consulte Meus pacotes de modelos do marketplace.

      • Exemplo de ARN do algoritmo: arn:aws:sagemaker:<region>:<account-id>:algorithm/<algorithm-name>

        Para encontrar o ARN do recurso de algoritmo, consulte Meus algoritmos.

    2. Insira o ARN da função de acesso do IAM.

      Exemplo de ARN do IAM: arn:aws:iam::<account-id>:role/<role-name>

  2. Em Informações da versão, insira o nome da versão e as notas da versão. .

  3. Em Detalhes da entrada do modelo, insira um resumo das entradas do modelo e forneça dados de entrada de amostra para entradas de trabalhos em lote e em tempo real. Opcionalmente, você pode fornecer quaisquer limitações de entrada.

  4. (Opcional) Em Parâmetros de entrada, forneça informações detalhadas sobre cada parâmetro de entrada compatível com seu produto. Você pode fornecer o nome do parâmetro, uma descrição, restrições e especificar se o parâmetro é obrigatório ou opcional. Você pode fornecer até 24 parâmetros de entrada.

  5. (Opcional) Em Atributos personalizados, forneça todos os parâmetros de invocação personalizados compatíveis com seu produto. Para cada atributo, você pode fornecer um nome, descrição, restrições e especificar se o atributo é obrigatório ou opcional.

  6. Em Detalhes da saída do modelo, insira um resumo das saídas do modelo e forneça dados de saída de amostra para saídas de trabalhos em tempo real e em lote. Opcionalmente, você pode fornecer quaisquer limitações de saída.

  7. (Opcional) Em Parâmetros de saída, forneça informações detalhadas sobre cada parâmetro de saída compatível com seu produto. Você pode fornecer o nome do parâmetro, uma descrição, restrições e especificar se o parâmetro é obrigatório ou opcional. Você pode fornecer até 24 parâmetros de saída.

  8. Em Instruções de uso, forneça instruções claras para usar seu modelo de forma eficaz, como melhores práticas, como lidar com casos extremos comuns ou sugestões de otimização de desempenho.

  9. Em Links do repositório Git e do notebook, forneça links para exemplos de cadernos e repositórios Git. Os cadernos de amostra devem incluir como invocar seu modelo. Seu repositório Git deve incluir cadernos, arquivos de dados e outras ferramentas para desenvolvedores.

  10. Em Tipos de instância recomendados, selecione os tipos de instância recomendados para seu produto.

    Para pacotes de modelos, você selecionará os tipos de instância recomendados para transformação em lote e inferência em tempo real.

    Para pacotes de algoritmos, você selecionará o tipo de instância recomendado para trabalhos de treinamento.

    nota

    Os tipos de instância disponíveis para seleção são limitados aos compatíveis com seu modelo ou pacote de algoritmos. Esses tipos de instância compatíveis foram determinados quando você criou inicialmente seus recursos na Amazon SageMaker AI. Isso garante que seu produto seja associado apenas a configurações de hardware que possam executar com eficiência sua solução de aprendizado de máquina.

  11. Escolha Avançar para ir para a próxima etapa no assistente.