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# 推理容器的模型创作指南
<a name="inference-model-guidelines"></a>

本节详细介绍了模型提供者在为 Clean Rooms ML 创建推理算法时应遵循的指南。
+ [按照《 SageMaker AI 开发者指南》中所述，使用支持人工智能推理的相应容器基础镜像。SageMaker ](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg-ecr-paths/sagemaker-algo-docker-registry-paths.html)以下代码允许您从公共 SageMaker AI 终端节点提取支持的容器基础镜像。

  ```
  ecr_registry_endpoint='763104351884.dkr.ecr.$REGION.amazonaws.com'
  base_image='pytorch-inference:2.3.0-cpu-py311-ubuntu20.04-sagemaker'
  aws ecr get-login-password --region $REGION | docker login --username AWS --password-stdin $ecr_registry_endpoint
  docker pull $ecr_registry_endpoint/$base_image
  ```
+ 在本地创作模型时，请确保满足以下条件，以便可以在本地、开发实例、您的 SageMaker AI Batch Transform 和 Clean Rooms ML 上测试模型。 AWS 账户
  + Clean Rooms ML 通过 docker 容器中的`/opt/ml/model`目录使推理中的模型工件可供推理代码使用。
  + Clean Rooms ML 按行拆分输入，使用`MultiRecord`批处理策略，并在每条转换后的记录的末尾添加一个换行符。
  + 确保您能够根据将在模型代码中使用的协作者的架构生成合成或测试推理数据集。
  + 在将模型算法与 AWS Clean Rooms 协作关联 AWS 账户 之前，请确保您可以自己运行 SageMaker AI 批量转换作业。

    以下代码包含与本地测试、 SageMaker AI 转换环境测试和 Clean Rooms ML 兼容的示例 Docker 文件

    ```
    FROM 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/pytorch-inference:1.12.1-cpu-py38-ubuntu20.04-sagemaker
    
    ENV PYTHONUNBUFFERED=1
    
    COPY serve.py /opt/ml/code/serve.py
    COPY inference_handler.py /opt/ml/code/inference_handler.py
    COPY handler_service.py /opt/ml/code/handler_service.py
    COPY model.py /opt/ml/code/model.py
    
    RUN chmod +x /opt/ml/code/serve.py
    
    ENTRYPOINT ["/opt/ml/code/serve.py"]
    ```
+ 完成所有模型更改并准备好在 SageMaker AI 环境中对其进行测试后，请按提供的顺序运行以下命令。

  ```
  export ACCOUNT_ID=xxx
  export REPO_NAME=xxx
  export REPO_TAG=xxx
  export REGION=xxx
  
  docker build -t $ACCOUNT_ID.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com/$REPO_NAME:$REPO_TAG
  
  # Sign into AWS $ACCOUNT_ID/ Run aws configure
  # Check the account and make sure it is the correct role/credentials
  aws sts get-caller-identity
  aws ecr create-repository --repository-name $REPO_NAME --region $REGION
  aws ecr describe-repositories --repository-name $REPO_NAME --region $REGION
  
  # Authenticate Docker
  aws ecr get-login-password --region $REGION | docker login --username AWS --password-stdin $ACCOUNT_ID.dkr.ecr.$REGION.amazonaws.com
  
  # Push To ECR Repository
  docker push $ACCOUNT_ID.dkr.ecr.$REGION.amazonaws.com$REPO_NAME:$REPO_TAG
  
  # Create Sagemaker Model
  # Configure the create_model.json with
  # 1. Primary container - 
      # a. ModelDataUrl - S3 Uri of the model.tar from your training job
  aws sagemaker create-model --cli-input-json file://create_model.json --region $REGION
  
  # Create Sagemaker Transform Job
  # Configure the transform_job.json with
  # 1. Model created in the step above 
  # 2. MultiRecord batch strategy
  # 3. Line SplitType for TransformInput
  # 4. AssembleWith Line for TransformOutput
  aws sagemaker create-transform-job --cli-input-json file://transform_job.json --region $REGION
  ```

  在 SageMaker AI 任务完成并且您对批量转换感到满意后，您可以使用 AWS Clean Rooms ML 注册 Amazon ECR 注册表。使用`CreateConfiguredModelAlgorithm`操作注册模型算法并将其`CreateConfiguredModelAlgorithmAssociation`与协作关联。