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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'