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Faça upload das imagens para o Amazon Elastic Container Registry

Depois de criar as imagens de inferência e treinamento, você pode fazer o upload delas para o Amazon Elastic Container Registry. O Amazon ECR é um registro Docker totalmente gerenciado. O Amazon SageMaker AI extrai imagens do Amazon ECR para criar um pacote de modelos para inferência ou um algoritmo para trabalhos de treinamento. AWS Marketplace também recupera essas imagens do Amazon ECR para publicar seu pacote de modelos e produtos de algoritmo. Este tópico fornece um passo a passo para fazer o upload das imagens de inferência e treinamento para o Amazon ECR

Quais imagens devo enviar?

Se você estiver publicando um pacote de modelo, faça o upload somente de uma imagem de inferência. Se você estiver publicando um algoritmo, faça o upload de uma imagem de inferência e de treinamento. Se as imagens de inferência e treinamento forem combinadas, faça o upload da imagem combinada somente uma vez.

Quais permissões do IAM são necessárias?

As etapas a seguir pressupõem que a máquina local tenha AWS as credenciais corretas para uma função ou usuário AWS Identity and Access Management (IAM) no vendedor Conta da AWS. A função ou o usuário deve ter as políticas corretas em vigor tanto para o Amazon ECR AWS Marketplace quanto para o Amazon ECR. Por exemplo, você pode usar as seguintes políticas AWS gerenciadas:

Faça o login do seu cliente Docker em AWS

Defina uma variável para Região da AWS a qual você deseja publicar (consulteRegiões da AWS Compatível com publicação). Para este exemplo, use a região Leste dos EUA (Ohio).

region=us-east-2

Execute o comando a seguir para definir uma variável com seu Conta da AWS ID. Este exemplo pressupõe que as credenciais atuais AWS Command Line Interface (AWS CLI) pertençam às do vendedor. Conta da AWS

account=$(aws sts get-caller-identity --query Account --output text)

Para autenticar seu cliente Docker CLI com seu registro Docker do Conta da AWS Amazon ECR para sua região, execute o comando a seguir.

aws ecr get-login-password \
--region ${region} \
| sudo docker login \
--username AWS \
--password-stdin \
${account}.dkr.ecr.${region}.amazonaws.com

Criar um repositório e fazer o upload da imagem

Defina uma variável para a tag da imagem carregada e outra variável para o nome do repositório de imagens carregadas.

image=my-inference-image
repo=my-inference-image

Execute o comando a seguir para criar o repositório de imagens no Amazon ECR.

aws ecr --region ${region} create-repository --repository-name "${repo}"

O nome completo da localização do repositório do Amazon ECR é composto pelas seguintes partes: <account-id>.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com/<image-repository-name>

Para enviar a imagem para o repositório, você deve marcá-la com o nome completo do local do repositório.

Defina uma variável para o nome completo do local do repositório de imagens junto com a tag latest.

fullname="${account}.dkr.ecr.${region}.amazonaws.com/${repo}:latest"

Marque a imagem com o nome completo.

sudo docker tag ${image} ${fullname}

Por fim, envie a imagem de inferência para o repositório no Amazon ECR.

sudo docker push ${fullname}

Após a conclusão do upload, a imagem aparece na lista de repositórios do console do Amazon ECR na região da qual você está publicando. No exemplo anterior, a imagem foi enviada para um repositório na região Leste dos EUA (Ohio).

Digitalizar a imagem enviada

No console do Amazon ECR, escolha Região da AWS aquele do qual você está publicando e abra o repositório no qual a imagem foi carregada. Selecione a imagem enviada e inicie uma verificação para verificar se há vulnerabilidades conhecidas. AWS Marketplace verifica os resultados do escaneamento do Amazon ECR das imagens de contêiner usadas em seu recurso de SageMaker IA da Amazon antes de publicá-lo. Antes de criar o produto, você deve corrigir imagens de contêineres que tenham vulnerabilidades com gravidade crítica ou alta.

Depois que suas imagens forem verificadas, elas poderão ser usadas para criar um pacote de modelo ou recurso de algoritmo.

Se você acredita que o produto teve erros na varredura que são falsos positivos, entre em contato com a equipe de operações do vendedor do AWS Marketplace com informações sobre o erro.

Próximas etapas