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Invoque ModelLifeCycle usando os exemplos AWS CLI
Você pode usar a AWS CLI ferramenta para gerenciar seus AWS recursos. Alguns AWS CLI
comandos incluem ações de pesquisaModelPackage
usar esses comandos. Para obter informações e exemplos sobre como configurar sua construção de palco, consulteConfigurar exemplos de construção de preparação.
Os exemplos desta página usam as seguintes variáveis.
-
é a região em que seu pacote de modelo existe.region
-
é o nome do seu estágio definido.stage-name
-
é o nome do seu status de estágio definido.stage-status
A seguir estão exemplos de AWS CLI comandos usando ModelLifeCycle.
Pesquise seus pacotes de modelos com um stage-name
que você já definiu.
aws sagemaker search --region '
region
' --resource ModelPackage --search-expression '{"Filters": [{"Name": "ModelLifeCycle.Stage","Value": "stage-name
"}]}'
Liste as ações associadas ModelLifeCycle
a.
aws sagemaker list-actions --region '
region
' --action-type ModelLifeCycle
Crie um pacote de modelo com ModelLifeCycle.
aws sagemaker create-model-package --model-package-group-name '
model-package-group-name
' --source-uri 'source-uri
' --region 'region
' --model-life-cycle '{"Stage":"stage-name
", "StageStatus":"stage-status
", "StageDescription":"Your Staging Comment
"}'
Atualize um pacote de modelo com ModelLifeCycle.
aws sagemaker update-model-package --model-package '
model-package-arn
' --region 'region
' --model-life-cycle '{"Stage":"stage-name
", "StageStatus":"stage-status
"}'
Pesquise pelo ModelLifeCycle campo.
aws sagemaker search --region '
region
' --resource ModelPackage --search-expression '{"Filters": [{"Name": "ModelLifeCycle.Stage","Value": "stage-name
"}]}'
Obtenha registros de auditoria para ModelLifeField atualizações via Rastreamento SageMaker de linhagem do Amazon ML APIs.
aws sagemaker list-actions --region '
region
' --action-type ModelLifeCycle
aws sagemaker describe-action --region '
region
' --action-name 'action-arn or action-name
'