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# Bereitstellen von MLflow-Modellen mit `ModelBuilder`
Sie können MLflow-Modelle mithilfe von Amazon SageMaker SageMaker AI Model Builder auf einem KI-Endpunkt bereitstellen. Weitere Informationen zu Amazon SageMaker AI Model Builder finden Sie unter [ Erstellen Sie ein Modell in Amazon SageMaker AI mit ModelBuilder](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/how-it-works-modelbuilder-creation.html).
`ModelBuilder` ist eine Python-Klasse, die ein Framework-Modell oder eine benutzerdefinierte Inferenzspezifikation in ein bereitstellbares Modell konvertiert. Weitere Informationen zur `ModelBuilder` Klasse finden Sie unter [ ModelBuilder](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/api/sagemaker_serve.html).
Um Ihr MLflow-Modell mit`ModelBuilder` bereitzustellen, geben Sie im Attribut `model_metadata["MLFLOW_MODEL_PATH"]` einen Pfad zu Ihren MLflow-Artefakten an. Weitere Informationen zu gültigen Eingabeformaten für Modellpfade finden Sie hier:
**Anmerkung**
Wenn Sie den Pfad des Modellartefakts in Form einer MLflow-Lauf-ID oder eines Model-Registry-Pfads von MLflow angeben, müssen Sie auch Ihren Tracking-Server-ARN über das Attribut `model_metadata["MLFLOW_TRACKING_ARN"]` angeben.
+ [Modellpfade, für die ein ARN in den `model_metadata erforderlich ist`](#mlflow-track-experiments-model-deployment-with-arn)
+ [Modellpfade, für die kein ARN in den model\_metadata erforderlich ist ``](#mlflow-track-experiments-model-deployment-without-arn)
## Modellpfade, für die ein ARN in den `model_metadata erforderlich ist`
Für die folgenden Modellpfade müssen Sie unter `model_metadata` für die Bereitstellung einen ARN angeben:
+ MLflow-[Lauf-ID](https://mlflow.org/docs/latest/python_api/mlflow.entities.html?highlight=mlflow%20info#mlflow.entities.RunInfo.run_id): `{{runs:/aloy-run-id/run-relative/path/to/model}}`
+ Pfad zur MLflow [Model Registry](https://mlflow.org/docs/latest/model-registry.html#find-registered-models): `{{models:/model-name/model-version}}`
## Modellpfade, für die kein ARN in den model\_metadata erforderlich ist ``
Für die folgenden Modellpfade müssen Sie bei der Bereitstellung unter `model_metadata` keinen ARN angeben:
+ Lokaler Modellpfad: `{{/Users/me/path/to/local/model}}`
+ Amazon-S3-Modellpfad: `{{s3://amzn-s3-demo-bucket/path/to/model}}`
+ Modellpaket-ARN: `{{arn:aws:sagemaker:region:account-id:mlflow-tracking-server/tracking-server-name}}`
Weitere Informationen zur Funktionsweise der MLflow-Modellbereitstellung mit Amazon SageMaker AI finden Sie [ in der MLflow-Dokumentation unter ](https://mlflow.org/docs/latest/deployment/deploy-model-to-sagemaker.html) Deploy MLflow Model to Amazon SageMaker AI.
Wenn Sie einen Amazon-S3-Pfad verwenden, können Sie den Pfad Ihres registrierten Modells mit den folgenden Befehlen ermitteln:
```
registered_model = client.get_registered_model(name={{'AutoRegisteredModel'}})
source_path = registered_model.latest_versions[0].source
```
Das folgende Beispiel gibt einen Überblick darüber, wie Sie Ihr MLflow-Modell anhand von `ModelBuilder` und mithilfe eines Pfads zur MLflow Model Registry bereitstellen. Da dieses Beispiel den Modellartefaktpfad in Form eines Pfads zur MLflow Model Registry bereitstellt, muss beim Aufruf von `ModelBuilder` auch ein Tracking-Server-ARN über das Attribut `model_metadata["MLFLOW_TRACKING_ARN"]` angegeben werden.
**Wichtig**
Sie müssen Version [ 2.224.0 ](https://pypi.org/project/sagemaker/2.224.0/) oder höher des Python-SDK verwenden, um es verwenden zu können. SageMaker `ModelBuilder`
**Anmerkung**
Verwenden Sie das folgende Codebeispiel als Referenz. Ausführliche Beispiele dazu, wie Sie registrierte MLflow-Modelle bereitstellen können, finden Sie unter [MLflow-Tutorials mit Beispiel-Jupyter-Notebooks](mlflow-tutorials.md).
```
from sagemaker.serve import ModelBuilder
from sagemaker.serve.mode.function_pointers import Mode
from sagemaker.serve import SchemaBuilder
my_schema = SchemaBuilder(
sample_input={{sample_input}},
sample_output={{sample_output}}
)
model_builder = ModelBuilder(
mode=Mode.SAGEMAKER_ENDPOINT,
schema_builder=my_schema,
role_arn="{{Your-service-role-ARN}}",
model_metadata={
# both model path and tracking server ARN are required if you use an mlflow run ID or mlflow model registry path as input
"MLFLOW_MODEL_PATH": "{{models:/sklearn-model/1}}"
"MLFLOW_TRACKING_ARN": "{{arn:aws:sagemaker:region:account-id:mlflow-tracking-server/tracking-server-name}}"
}
)
model = model_builder.build()
endpoint = model_builder.deploy(endpoint_name="{{my-endpoint}}", instance_type="{{ml.c6i.xlarge}}")
```
Um die [Herkunftsverfolgung](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/lineage-tracking.html) für MLflow-Modelle aufrechtzuerhalten, die mit `ModelBuilder` bereitgestellt wurden, benötigen Sie die folgenden IAM-Berechtigungen:
+ `sagemaker:CreateArtifact`
+ `sagemaker:ListArtifacts`
+ `sagemaker:AddAssociation`
+ `sagemaker:DescribeMLflowTrackingServer`
**Wichtig**
Die Herkunftsnachverfolgung ist optional. Die Bereitstellung ist auch ohne Berechtigungen zur Herkunftsnachverfolgung erfolgreich. Wenn Sie die Berechtigungen nicht konfiguriert haben, wird Ihnen beim Aufrufen von `model.deploy()` ein Fehler bezüglich der Berechtigungen zur Herkunftsnachverfolgung angezeigt. Die Endpunktbereitstellung ist jedoch weiterhin erfolgreich und Sie können direkt mit Ihrem Modellendpunkt interagieren. Wenn die oben genannten Berechtigungen konfiguriert sind, werden Informationen zur Herkunftsnachverfolgung automatisch erstellt und gespeichert.
Weitere Informationen und umfassende Beispiele finden Sie unter [MLflow-Tutorials mit Beispiel-Jupyter-Notebooks](mlflow-tutorials.md).