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Registrieren Sie eine Modellversion
Sie können ein SageMaker Amazon-Modell registrieren, indem Sie eine Modellversion erstellen, die die Modellgruppe angibt, zu der es gehört. Eine Modellversion muss sowohl die Modellartefakte (die trainierten Gewichte eines Modells) als auch den Inferenzcode für das Modell enthalten.
Eine Inferenz-Pipeline ist ein SageMaker Modell, das aus einer linearen Abfolge von zwei bis fünfzehn Containern besteht, die Inferenzanfragen verarbeiten. Sie registrieren eine Inferenz-Pipeline, indem Sie die Container und die zugehörigen Umgebungsvariablen angeben. Weitere Informationen zu Inferenz-Pipelines finden Sie unter Inferenz-Pipelines bei Amazon SageMaker.
Sie können ein Modell bei einer Inferenz-Pipeline registrieren, indem Sie die Container und die zugehörigen Umgebungsvariablen angeben. Gehen Sie wie folgt vor, um eine Modellversion mit einer Inferenzpipeline zu erstellen AWS SDK for Python (Boto3), indem Sie entweder die Amazon SageMaker Studio-Konsole verwenden oder indem Sie einen Schritt in einer SageMaker Modellerstellungspipeline erstellen.
Themen
Registrieren Sie eine Modellversion (SageMakerPipelines)
Um eine Modellversion mithilfe einer SageMaker Modellerstellungspipeline zu registrieren, erstellen Sie einen RegisterModel Schritt in Ihrer Pipeline. Weitere Informationen zum Erstellen eines RegisterModel als Teil einer Pipeline finden Sie unter Schritt 8: Definieren Sie einen RegisterModel Schritt zum Erstellen eines Modellpakets.
Registrieren einer Modellversion (Boto3)
Rufen Sie den Vorgang auf, um eine Modellversion mithilfe von Boto3 zu registrieren. create_model_package API
Zunächst richten Sie das Parameterwörterbuch ein, das an die Operation übergeben werden soll. create_model_package API
# Specify the model source model_url = "s3://your-bucket-name/model.tar.gz" modelpackage_inference_specification = { "InferenceSpecification": { "Containers": [ { "Image":image_uri, "ModelDataUrl":model_url} ], "SupportedContentTypes": [ "text/csv" ], "SupportedResponseMIMETypes": [ "text/csv" ], } } # Alternatively, you can specify the model source like this: # modelpackage_inference_specification["InferenceSpecification"]["Containers"][0]["ModelDataUrl"]=model_url create_model_package_input_dict = { "ModelPackageGroupName" : model_package_group_name, "ModelPackageDescription" : "Model to detect 3 different types of irises (Setosa, Versicolour, and Virginica)", "ModelApprovalStatus" : "PendingManualApproval" } create_model_package_input_dict.update(modelpackage_inference_specification)
Dann rufen Sie die create_model_package API Operation auf und übergeben das Parameterwörterbuch, das Sie gerade eingerichtet haben.
create_model_package_response = sm_client.create_model_package(**create_model_package_input_dict) model_package_arn = create_model_package_response["ModelPackageArn"] print('ModelPackage Version ARN : {}'.format(model_package_arn))
Registrieren Sie eine Modellversion (Studio oder Studio Classic)
Um eine Modellversion in der Amazon SageMaker Studio-Konsole zu registrieren, führen Sie die folgenden Schritte aus, je nachdem, ob Sie Studio oder Studio Classic verwenden.
Registrieren Sie eine Modellversion von einem anderen Konto aus
Um Modellversionen bei einer Modellgruppe zu registrieren, die mit einem anderen AWS Konto erstellt wurde, müssen Sie eine kontenübergreifende AWS Identity and Access Management Ressourcenrichtlinie hinzufügen, um dieses Konto zu aktivieren. Beispielsweise ist ein AWS Konto in Ihrer Organisation für Schulungsmodelle zuständig, und ein anderes Konto ist für die Verwaltung, Bereitstellung und Aktualisierung von Modellen verantwortlich. Sie erstellen IAM Ressourcenrichtlinien und wenden die Richtlinien auf die spezifische Kontoressource an, der Sie in diesem Fall Zugriff gewähren möchten. Weitere Informationen zu kontenübergreifenden Ressourcenrichtlinien finden Sie unter Bewertungslogik für kontenübergreifende Richtlinien im AWS Identity and Access Management Benutzerhandbuch. AWS
Anmerkung
Außerdem müssen Sie während des Trainings für die Bereitstellung eines kontenübergreifenden Modells einen KMS Schlüssel verwenden, um die Aktion zur Konfiguration der Ausgabedaten zu verschlüsseln.
Um die kontenübergreifende Modellregistrierung in zu aktivieren SageMaker, müssen Sie eine kontenübergreifende Ressourcenrichtlinie für die Modellgruppe angeben, die die Modellversionen enthält. Im Folgenden finden Sie ein Beispiel, das kontenübergreifende Richtlinien für die Modellgruppe erstellt und diese Richtlinien auf diese spezifische Ressource anwendet.
Die folgende Konfiguration muss für das Quellkonto festgelegt werden, das kontenübergreifende Modelle in einer Modellgruppe registriert. In diesem Beispiel ist das Quellkonto das Modelltrainingskonto, das das Modellkonto schult und anschließend in der Modellregistrierung des Modellregistrierungskontos registriert.
Das Beispiel geht davon aus, dass Sie zuvor die folgenden Variablen definiert haben:
-
sm_client— Ein SageMaker Boto3-Client. -
model_package_group_name— Die Modellgruppe, der Sie Zugriff gewähren möchten. -
model_package_group_arn— Die ModellgruppeARN, der Sie kontenübergreifenden Zugriff gewähren möchten. -
bucket— Der Amazon S3 S3-Bucket, in dem die Modelltrainingsartefakte gespeichert sind.
Um ein Modell bereitstellen zu können, das in einem anderen Konto erstellt wurde, muss der Benutzer über eine Rolle verfügen, die Zugriff auf SageMaker Aktionen hat, z. B. eine Rolle mit der AmazonSageMakerFullAccess verwalteten Richtlinie. Informationen zu SageMaker verwalteten Richtlinien finden Sie unterAWS Verwaltete Richtlinien für Amazon SageMaker.
Erforderliche IAM Ressourcenrichtlinien
Das folgende Diagramm zeigt die Richtlinien, die für die Registrierung eines kontenübergreifenden Modells erforderlich sind. Wie gezeigt, müssen diese Richtlinien während der Modelltraining aktiv sein, damit das Modell ordnungsgemäß im Model Registry-Konto registriert werden kann.
AmazonECR, Amazon S3 und AWS KMS Richtlinien werden in den folgenden Codebeispielen veranschaulicht.
Beispiel für eine ECR Amazon-Richtlinie
{ "Version": "2012-10-17", "Statement": [ { "Sid": "AddPerm", "Effect": "Allow", "Principal": { "AWS": "arn:aws:iam::{model_registry_account}:root" }, "Action": [ "ecr:BatchGetImage", "ecr:Describe*" ] } ] }
Beispiel für eine Amazon S3-Richtlinie
{ "Version": "2012-10-17", "Statement": [ { "Sid": "AddPerm", "Effect": "Allow", "Principal": { "AWS": "arn:aws:iam::{model_registry_account}:root" }, "Action": [ "s3:GetObject", "s3:GetBucketAcl", "s3:GetObjectAcl" ], "Resource": "arn:aws:s3:::{bucket}/*" } ] }
Beispiel für eine AWS KMS Richtlinie
{ "Version": "2012-10-17", "Statement": [ { "Sid": "AddPerm", "Effect": "Allow", "Principal": { "AWS": "arn:aws:iam::{model_registry_account}:root" }, "Action": [ "kms:Decrypt", "kms:GenerateDataKey*" ], "Resource": "*" } ] }
Wenden Sie Ressourcenrichtlinien auf Konten an
Die folgende Richtlinienkonfiguration wendet die im vorherigen Abschnitt erläuterten Richtlinien an und muss in das Modelltrainingskonto aufgenommen werden.
import json # The Model Registry account id of the Model Group model_registry_account = "111111111111" # The model training account id where training happens model_training_account = "222222222222" # 1. Create a policy for access to the ECR repository # in the model training account for the Model Registry account Model Group ecr_repository_policy = {"Version": "2012-10-17", "Statement": [{"Sid": "AddPerm", "Effect": "Allow", "Principal": { "AWS": f"arn:aws:iam::{model_registry_account}:root" }, "Action": [ "ecr:BatchGetImage", "ecr:Describe*" ] }] } # Convert the ECR policy from JSON dict to string ecr_repository_policy = json.dumps(ecr_repository_policy) # Set the new ECR policy ecr = boto3.client('ecr') response = ecr.set_repository_policy( registryId = model_training_account, repositoryName = "decision-trees-sample", policyText = ecr_repository_policy ) # 2. Create a policy in the model training account for access to the S3 bucket # where the model is present in the Model Registry account Model Group bucket_policy = {"Version": "2012-10-17", "Statement": [{"Sid": "AddPerm", "Effect": "Allow", "Principal": {"AWS": f"arn:aws:iam::{model_registry_account}:root" }, "Action": [ "s3:GetObject", "s3:GetBucketAcl", "s3:GetObjectAcl" ], "Resource": [ "arn:aws:s3:::{bucket}/*", "Resource: arn:aws:s3:::{bucket}" ] }] } # Convert the S3 policy from JSON dict to string bucket_policy = json.dumps(bucket_policy) # Set the new bucket policy s3 = boto3.client("s3") response = s3.put_bucket_policy( Bucket =bucket, Policy = bucket_policy) # 3. Create the KMS grant for the key used during training for encryption # in the model training account to the Model Registry account Model Group client = boto3.client("kms") response = client.create_grant( GranteePrincipal=model_registry_account, KeyId=kms_key_id Operations=[ "Decrypt", "GenerateDataKey", ], )
Die folgende Konfiguration muss in das Model Registry-Konto übernommen werden, in dem sich die Modellgruppe befindet.
# The Model Registry account id of the Model Group model_registry_account = "111111111111" # 1. Create policy to allow the model training account to access the ModelPackageGroup model_package_group_policy = {"Version": "2012-10-17", "Statement": [ { "Sid": "AddPermModelPackageVersion", "Effect": "Allow", "Principal": {"AWS": f"arn:aws:iam::{model_training_account}:root"}, "Action": ["sagemaker:CreateModelPackage"], "Resource": f"arn:aws:sagemaker:{region}:{model_registry_account}:model-package/{model_package_group_name}/*" } ] } # Convert the policy from JSON dict to string model_package_group_policy = json.dumps(model_package_group_policy) # Set the new policy response = sm_client.put_model_package_group_policy( ModelPackageGroupName =model_package_group_name, ResourcePolicy = model_package_group_policy)
Verwenden Sie abschließend die create_model_package Aktion aus dem Modelltrainingskonto, um das Modellpaket im Cross-Konto zu registrieren.
# Specify the model source model_url = "s3://{bucket}/model.tar.gz" #Set up the parameter dictionary to pass to the create_model_package API operation modelpackage_inference_specification = { "InferenceSpecification": { "Containers": [ { "Image": f"{model_training_account}.dkr.ecr.us-east-2.amazonaws.com/decision-trees-sample:latest", "ModelDataUrl": model_url } ], "SupportedContentTypes": [ "text/csv" ], "SupportedResponseMIMETypes": [ "text/csv" ], } } # Alternatively, you can specify the model source like this: # modelpackage_inference_specification["InferenceSpecification"]["Containers"][0]["ModelDataUrl"]=model_url create_model_package_input_dict = { "ModelPackageGroupName" :model_package_group_arn, "ModelPackageDescription" : "Model to detect 3 different types of irises (Setosa, Versicolour, and Virginica)", "ModelApprovalStatus" : "PendingManualApproval" } create_model_package_input_dict.update(modelpackage_inference_specification) # Create the model package in the Model Registry account create_model_package_response = sm_client.create_model_package(**create_model_package_input_dict) model_package_arn = create_model_package_response["ModelPackageArn"] print('ModelPackage Version ARN : {}'.format(model_package_arn))
