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.

# Criar um hub de modelo privado
<a name="jumpstart-curated-hubs-admin-guide-create"></a>

Use as etapas a seguir para criar um hub privado para gerenciar o controle de acesso de modelos JumpStart básicos pré-treinados para sua organização. Você deve instalar o SDK do SageMaker Python e configurar as permissões necessárias do IAM antes de criar um hub de modelos.

**Criar um hub privado**

1. Instale o SDK do SageMaker Python e importe os pacotes necessários do Python.

   ```
   # Install the SageMaker Python SDK
   !pip3 install sagemaker --force-reinstall --quiet
   
   # Import the necessary Python packages
   import boto3
   from sagemaker import Session
   from sagemaker.jumpstart.hub.hub import Hub
   ```

1. Inicialize uma sessão de SageMaker IA.

   ```
   sm_client = boto3.client({{'sagemaker'}})
   session = Session(sagemaker_client=sm_client)
   session.get_caller_identity_arn()
   ```

1. Configure os detalhes do hub privado, como o nome do hub interno, o nome de exibição da interface do usuário e a descrição do hub da interface do usuário.
**nota**  
Se você não especificar um nome de bucket do Amazon S3 ao criar seu hub, o serviço de SageMaker hub criará um novo bucket em seu nome. O novo bucket possui a seguinte estrutura de nomenclatura: `sagemaker-hubs-{{REGION}}-{{ACCOUNT_ID}}`.

   ```
   HUB_NAME={{"Example-Hub"}}
   HUB_DISPLAY_NAME={{"Example Hub UI Name"}}
   HUB_DESCRIPTION={{"A description of the example private curated hub."}}
   REGION={{"us-west-2"}}
   ```

1. Verifique se seu perfil do IAM de **administrador** possui as permissões necessárias do Amazon S3 para criar um hub privado. Se seu perfil não tiver as permissões necessárias, navegue até a página **Perfis** no console do IAM. Escolha o perfil de **administrador** e, em seguida, escolha **Adicionar permissões** no painel **Políticas de permissões** para criar uma política em linha com as seguintes permissões usando o editor JSON:

------
#### [ JSON ]

****  

   ```
   {
       "Version":"2012-10-17",		 	 	 
       "Statement": [
           {
               "Action": [
                   "s3:ListBucket",
                   "s3:GetObject",
                   "s3:GetObjectTagging"
               ],
               "Resource": [
                   "arn:aws:s3:::jumpstart-cache-prod-{{REGION}}",
                   "arn:aws:s3:::jumpstart-cache-prod-{{REGION}}/*"
               ],
               "Effect": "Allow"
           }
       ]
   }
   ```

------

1. Crie um hub de modelo privado utilizando suas configurações da **Etapa 3** com o uso do código `hub.create()`. 

   ```
   hub = Hub(hub_name={{HUB_NAME}}, sagemaker_session=session)
   
   try:
   # Create the private hub
     hub.create(
         description={{HUB_DESCRIPTION}},
         display_name={{HUB_DISPLAY_NAME}}
     )
     print(f{{"Successfully created Hub with name {HUB_NAME} in {REGION}"}})
   # Check that no other hubs with this internal name exist
   except Exception as e:
     if "ResourceInUse" in str(e):
       print(f{{"A hub with the name {HUB_NAME} already exists in your account."}})
     else:
       raise e
   ```

1. Verifique a configuração do seu novo hub privado com o seguinte comando `describe`:

   ```
   hub.describe()
   ```