As traduções são geradas por tradução automática. Em caso de conflito entre o conteúdo da tradução e da versão original em inglês, a versão em inglês prevalecerá. # Concluir os pré-requisitos do . O tópico a seguir descreve os pré-requisitos que você deve completar antes de criar um endpoint assíncrono. Esses pré-requisitos incluem armazenar adequadamente os artefatos do modelo, configurar um AWS IAM com as permissões corretas e selecionar uma imagem de contêiner. **Como concluir os pré-requisitos** 1. **Crie uma função do IAM para a Amazon SageMaker AI.** A inferência assíncrona precisa de acesso ao URI do bucket do Amazon S3. Para facilitar isso, crie uma função do IAM que possa executar SageMaker IA e tenha permissão para acessar o Amazon S3 e o Amazon SNS. Usando essa função, a SageMaker IA pode ser executada em sua conta e acessar seu bucket do Amazon S3 e tópicos do Amazon SNS. Você pode criar uma função do IAM usando o console do IAM, AWS SDK para Python (Boto3), ou AWS CLI. Veja a seguir um exemplo de como criar um perfil do IAM e anexar as políticas necessárias ao console do IAM. 1. Faça login no Console de gerenciamento da AWS e abra o console do IAM em [https://console.aws.amazon.com/iam/](https://console.aws.amazon.com/iam/). 1. No painel de navegação do console do IAM, escolha **Funções** e, em seguida, **Criar função**. 1. Em **Selecionar tipo de entidade confiável**, selecione serviço **AWS **. 1. Escolha o serviço que você deseja que assuma essa função. Nesse caso, escolha **SageMaker AI**. Então, escolha **Próximo: permissões**. + Isso cria automaticamente uma política do IAM que concede acesso a serviços relacionados, como Amazon S3, Amazon ECR e Logs. CloudWatch 1. Escolha **Próximo: tags**. 1. (Opcional) Adicione metadados à função anexando tags como pares de chave-valor. Para obter mais informações sobre como usar rótulos no IAM, consulte [Recursos de etiquetas do IAM](https://docs.aws.amazon.com//IAM/latest/UserGuide/id_tags.html). 1. Escolha **Próximo: revisar**. 1. Digite um **Nome da função**. 1. Se possível, digite um nome de função ou um sufixo de nome de função. Os nomes das funções devem ser exclusivos em sua AWS conta. Eles não são diferenciados por maiúsculas e minúsculas. Por exemplo, não é possível criar perfis denominados `PRODROLE` e `prodrole`. Como outros AWS recursos podem fazer referência à função, você não pode editar o nome da função após sua criação. 1. (Opcional) Em **Descrição da função**, digite uma descrição para a nova função. 1. Revise a função e escolha **Criar função**. Observe a função ARN da SageMaker IA. Para encontrar o ARN da função usando o console, faça o seguinte: 1. Acesse o console do IAM: [https://console.aws.amazon.com/iam/](https://console.aws.amazon.com/iam/) 1. Selecione **Funções**. 1. Pesquise a função que acabou de criar digitando o nome da função no campo de pesquisa. 1. Selecione a função. 1. O ARN do perfil está na parte superior da página de **resumo**. 1. **Adicione permissões do Amazon SageMaker AI, Amazon S3 e Amazon SNS à sua função do IAM.** Depois que a função for criada, conceda permissões de SageMaker IA, Amazon S3 e, opcionalmente, Amazon SNS para sua função do IAM. Escolha **Funções** no console do IAM. Pesquise a função que você criou digitando o nome da função no campo **Pesquisa**. 1. Escolha sua função. 1. Em seguida, escolha **Anexar políticas**. 1. O Amazon SageMaker Asynchronous Inference precisa de permissão para realizar as seguintes ações:`"sagemaker:CreateModel"`,, e. `"sagemaker:CreateEndpointConfig"` `"sagemaker:CreateEndpoint"` `"sagemaker:InvokeEndpointAsync"` Essas ações estão incluídas na política `AmazonSageMakerFullAccess`. Adicione essa política à sua perfil do IAM. Busque `AmazonSageMakerFullAccess` no campo de **Pesquisa**. Selecione `AmazonSageMakerFullAccess`. 1. Escolha **Anexar política**. 1. Em seguida, escolha **Anexar políticas** para adicionar permissões do Amazon S3. 1. Selecione **Criar política**. 1. Selecione a guia `JSON`. 1. Adicione a seguinte declaração de política: ------ #### [ JSON ] **** ``` { "Version":"2012-10-17", "Statement": [ { "Action": [ "s3:GetObject", "s3:PutObject", "s3:AbortMultipartUpload", "s3:ListBucket" ], "Effect": "Allow", "Resource": "arn:aws:s3:::{{bucket_name/*}}" } ] } ``` ------ 1. Escolha **Próximo: tags**. 1. Digite o **Nome da política**. 1. Escolha **Criar política**. 1. Repita as mesmas etapas que você concluiu para adicionar permissões do Amazon S3 para adicionar permissões do Amazon SNS. Para a declaração de política, anexe o seguinte: ------ #### [ JSON ] **** ``` { "Version":"2012-10-17", "Statement": [ { "Action": [ "sns:Publish" ], "Effect": "Allow", "Resource": "arn:aws:sns:{{us-east-1}}:{{111122223333}}:{{SNS_Topic}}" } ] } ``` ------ 1. **Carregue seus dados de inferência (por exemplo, modelo de machine learning, dados de exemplo) no **Amazon S3**.** 1. **Selecione uma imagem de inferência Docker pré-criada ou crie sua própria imagem do Docker de inferência.** SageMaker A IA fornece contêineres para seus algoritmos integrados e imagens pré-criadas do Docker para algumas das estruturas de aprendizado de máquina mais comuns, como Apache, MXNet TensorFlow, PyTorch e Chainer. Para ver uma lista completa das imagens de SageMaker IA disponíveis, consulte Imagens de [contêineres de Deep Learning Disponíveis](https://github.com/aws/deep-learning-containers/blob/master/available_images.md). Se você optar por usar um contêiner fornecido por SageMaker IA, poderá aumentar o tempo limite do endpoint e os tamanhos da carga útil em relação ao padrão definindo as variáveis de ambiente no contêiner. Para saber como definir as diferentes variáveis de ambiente de cada estrutura, consulte a etapa Criar um modelo da criação de um endpoint assíncrono. Se nenhum dos contêineres de SageMaker IA existentes atender às suas necessidades e você não tiver um contêiner próprio, talvez seja necessário criar um novo contêiner Docker. Consulte [Contêineres com código de inferência personalizado](your-algorithms-inference-main.md) para obter informações sobre como criar sua imagem do Docker. 1. **Crie um tópico do Amazon SNS (opcional)** Crie um tópico do Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS) que envie notificações sobre solicitações que concluíram o processamento. O Amazon SNS é um serviço de notificação para aplicações orientados a mensagens, em que vários assinantes solicitam e recebem notificações “push” de mensagens urgentes de uma variedade de protocolos de transporte, incluindo HTTP, Amazon SQS e e-mail. Você pode especificar tópicos do Amazon SNS quando criar um objeto `EndpointConfig` ao especificar o `AsyncInferenceConfig` usando o API `EndpointConfig`. Siga as etapas para criar e assinar um tópico do Amazon SNS. 1. Usando o console do Amazon SNS, crie um tópico. Para obter instruções, consulte [Criação de um tópico do Amazon SNS](https://docs.aws.amazon.com/sns/latest/dg/CreateTopic.html) no *Guia do desenvolvedor* do *Amazon Simple Notification Service*. 1. Inscreva-se no tópico. Para obter instruções, consulte [Assinatura de um tópico do Amazon SNS](https://docs.aws.amazon.com/sns/latest/dg/sns-create-subscribe-endpoint-to-topic.html) no *Guia do desenvolvedor* do *Amazon Simple Notification Service*. 1. Ao receber um e-mail solicitando que confirme sua assinatura no tópico, confirme a assinatura. 1. Anote o nome do recurso da Amazon (ARN) do tópico. O tópico do Amazon SNS que você criou é outro recurso em sua AWS conta e tem um ARN exclusivo. O formato do ARN é o seguinte: ``` arn:aws:sns:{{aws-region:account-id:topic-name}} ``` Para obter mais informações sobre o Amazon SNS, consulte o [Guia do desenvolvedor do Amazon SNS](https://docs.aws.amazon.com/sns/latest/dg/welcome.html).