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Etapa 3: Adicionar uma versão do produto inicial
Esta página orienta você em meio à adição da versão inicial do produto. O produto pode ter várias versões em todo o ciclo de vida, e cada versão é identificada por um ARN do SageMaker AI exclusivo.
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Em Nomes do recurso da Amazon (ARNs):
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Insira o modelo ou o algoritmo do ARN do Amazon SageMaker AI.
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ARN do pacote de modelos de exemplo:
arn:aws:sagemaker:<region>:<account-id>:model-package/<model-package-name>Para encontrar o ARN do pacote de modelos, consulte Meus pacotes de modelos do mercado
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ARN do algoritmo de exemplo:
arn:aws:sagemaker:<region>:<account-id>:algorithm/<algorithm-name>Para encontrar o ARN do recurso de algoritmo, consulte Meus algoritmos
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Insira o ARN da função de acesso do IAM.
ARN do IAM de exemplo:
arn:aws:iam::<account-id>:role/<role-name>
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Em Informações da versão, insira o Nome da versão e as Notas da versão.
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Em Detalhes da entrada do modelo, insira um resumo das entradas de modelo e forneça dados de entrada de exemplo para entradas de trabalho em lote e em tempo real. Você também pode oferecer eventuais limitações de entrada.
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(Opcional) Em Parâmetros de entrada, dê informações detalhadas sobre cada parâmetro de entrada compatível com o 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.
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(Opcional) Em Atributos personalizados, forneça todos os parâmetros de invocação personalizados compatíveis com o produto. Para cada atributo, você pode fornecer um nome, descrição, restrições e especificar se o atributo é obrigatório ou opcional.
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Em Detalhes da saída do modelo, insira um resumo das saídas de modelo e forneça dados de saída de exemplo para saídas de trabalho em lote e em tempo real. Você também pode oferecer eventuais limitações de saída.
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(Opcional) Em Parâmetros de saída, dê informações detalhadas sobre cada parâmetro de saída compatível com o 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.
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Em Instruções de uso, dê instruções claras de uso do modelo de maneira eficaz, como práticas recomendadas, como lidar com casos de borda comuns ou sugestões de otimização do desempenho.
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Em Links de caderno e repositório do Git, dê links para cadernos de exemplo e repositórios do Git. Os cadernos de amostra devem incluir como invocar o modelo. O repositório do Git deve incluir cadernos, arquivos de dados e outras ferramentas para desenvolvedores.
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Em Tipos de instância recomendados, selecione os tipos de instância recomendados para o 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 tarefas de treinamento.
nota
Os tipos de instância disponíveis para seleção são limitados aos compatíveis com o pacote de modelos ou algoritmos. Esses tipos de instância compatíveis foram determinados quando você criou inicialmente os recursos no Amazon SageMaker AI. Isso garante que o produto só seja associado a configurações de hardware que possam executar com eficiência a solução de machine learning.
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Escolha Próximo para avançar à próxima etapa no assistente.
