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第 3 步：添加初始产品版本
本页面将指导您添加产品的初始版本。您的产品在整个生命周期中可能包含多个版本，每个版本均由唯一的 SageMaker AI ARN 标识。
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在 Amazon 资源名称（ARN）下：
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输入模型或算法的 Amazon SageMaker AI ARN。
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输入 IAM 访问角色 ARN。
IAM ARN 示例：
arn:aws:iam::<account-id>:role/<role-name>
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在版本信息下，输入版本名称和发行说明。
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在模型输入详细信息下，输入模型输入的摘要，并为实时和批量作业输入提供示例输入数据。您也可以选择提供任何输入限制说明。
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（可选）在输入参数下，提供产品支持的每个输入参数的详细信息。您可以提供参数名称、描述、约束条件，并指定该参数是必需项还是可选项。最多可提供 24 个输入参数。
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（可选）在自定义属性下，提供产品支持的任何自定义调用参数。对于每个属性，您可以提供名称、描述、约束条件，并指定该属性是必需项还是可选项。
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在模型输出详细信息下，输入模型输出的摘要，并为实时和批量作业输出提供示例输出数据。您也可以选择提供任何输出限制说明。
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（可选）在输出参数下，提供产品支持的每个输出参数的详细信息。您可以提供参数名称、描述、约束条件，并指定该参数是必需项还是可选项。最多可提供 24 个输出参数。
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在使用说明下，提供有效使用模型的明确指南，例如最佳实践、常见边缘情况处理方法或性能优化建议。
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在 Git 存储库和笔记本链接下，提供示例笔记本和 Git 存储库的链接。示例笔记本应包含如何调用您的模型。您的 Git 存储库应包含笔记本、数据文件和其他开发人员工具。
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在推荐的实例类型下，选择为您的产品推荐的实例类型。
对于模型包，您需要为批量转换和实时推理分别选择推荐的实例类型。
对于算法包，您需要为训练作业选择推荐的实例类型。
注意
可供选择的实例类型仅限于您的模型或算法包支持的实例类型。这些支持的实例类型是在您最初于 Amazon SageMaker AI 中创建资源时确定的。这可确保您的产品仅与能够有效运行您的机器学习解决方案的硬件配置相关联。
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选择下一步，继续完成向导中的后续步骤。
