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# 使用 `ModelPackage` 类部署专有基础模型
<a name="jumpstart-foundation-models-use-python-sdk-proprietary"></a>

在 AWS Marketplace中订阅模型后，必须使用模型软件包信息部署专有模型。有关 SageMaker 人工智能和的更多信息 AWS Marketplace，请参阅[中的买入和出售 Amazon SageMaker AI 算法和模型 AWS Marketplace](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/sagemaker-marketplace.html)。要查找最新专有机型的 AWS Marketplace 链接，请参阅 [Amazon 入门 SageMaker JumpStart](https://aws.amazon.com/sagemaker/jumpstart/getting-started/?sagemaker-jumpstart-cards.sort-by=item.additionalFields.priority&sagemaker-jumpstart-cards.sort-order=asc&awsf.sagemaker-jumpstart-filter-product-type=product-type%23foundation-model&awsf.sagemaker-jumpstart-filter-text=*all&awsf.sagemaker-jumpstart-filter-vision=*all&awsf.sagemaker-jumpstart-filter-tabular=*all&awsf.sagemaker-jumpstart-filter-audio-tasks=*all&awsf.sagemaker-jumpstart-filter-multimodal=*all&awsf.sagemaker-jumpstart-filter-RL=*all&sagemaker-jumpstart-cards.q=proprietary&sagemaker-jumpstart-cards.q_operator=AND)。

在中订阅您选择的模型后 AWS Marketplace，您可以使用与模型提供者关联的 SageMaker Python SDK 和软件开发工具包来部署基础模型。例如， AI21 Labs、Cohere 和 Cohere 分别 LightOn 使用`"ai21[SM]"``cohere-sagemaker`、和`lightonsage`软件包。

例如，要使用 AI21实验室中的 Jurassic-2 Jumbo Instruct 定义 JumpStart 模型，请使用以下代码：

```
import sagemaker
import ai21

role = get_execution_role()
sagemaker_session = sagemaker.Session()
model_package_arn = {{"arn:aws:sagemaker:us-east-1:865070037744:model-package/j2-jumbo-instruct-v1-1-43-4e47c49e61743066b9d95efed6882f35"}}

my_model = ModelPackage(
    role=role, model_package_arn=model_package_arn, sagemaker_session=sagemaker_session
)
```

 step-by-step例如，在 SageMaker Studio Classic 中查找并运行与您选择的专有基础型号相关的笔记本电脑。请参阅[在 Amazon SageMaker Studio 经典版中使用基础模型](jumpstart-foundation-models-use-studio.md)了解更多信息。有关 SageMaker Python SDK 的更多信息，请参阅[https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/api/inference/model.html#sagemaker.model.ModelPackage](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/api/inference/model.html#sagemaker.model.ModelPackage)。