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# 更新模型包阶段和状态示例（boto3）
<a name="model-registry-staging-construct-update-boto3"></a>

要更新模型包阶段和状态，您需要代入具有相关权限的执行角色。下文中的示例说明如何使用 适用于 Python (Boto3) 的 AWS SDK通过 [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_UpdateModelPackage.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_UpdateModelPackage.html) API 更新阶段状态。

在此示例中，已将 [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_UpdateModelPackage.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_UpdateModelPackage.html) API 操作的 `ModelLifeCycle` 阶段 `"Development"` 和阶段状态 `"Approved"` 条件键授予执行角色。您可以在 `{{stage-description}}` 中添加描述。请参阅[设置阶段构造示例](model-registry-staging-construct-set-up.md)了解更多信息。

```
from sagemaker import get_execution_role, session 
import boto3 

region = boto3.Session().region_name role = get_execution_role() 
sm_client = boto3.client('sagemaker', region_name=region)

model_package_update_input_dict = {
    "ModelLifeCycle" : { 
        "stage" : "Development",
        "stageStatus" : "Approved",
        "stageDescription" : "{{stage-description}}"
    }
} 
model_package_update_response = sm_client.update_model_package(**model_package_update_input_dict)
```