Crea un hub di modelli privato - Amazon SageMaker AI

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Crea un hub di modelli privato

Utilizza i seguenti passaggi per creare un hub privato per gestire il controllo degli accessi per i modelli di JumpStart base preformati per la tua organizzazione. È necessario installare SageMaker Python SDK e configurare le autorizzazioni IAM necessarie prima di creare un hub modello.

Crea un hub privato

  1. Installa SageMaker Python SDK e importa i pacchetti Python necessari.

    # Install the SageMaker Python SDK
!pip3 install sagemaker --force-reinstall --quiet

# Import the necessary Python packages
import boto3
from sagemaker import Session
from sagemaker.jumpstart.hub.hub import Hub

  2. Inizializza una sessione AI. SageMaker 

    sm_client = boto3.client('sagemaker')
session = Session(sagemaker_client=sm_client)
session.get_caller_identity_arn()

  3. Configura i dettagli del tuo hub privato come il nome dell'hub interno, il nome visualizzato dell'interfaccia utente e la descrizione dell'hub dell'interfaccia utente.

    Nota

    Se non specifichi un nome di bucket Amazon S3 durante la creazione dell'hub, il servizio hub SageMaker AI crea un nuovo bucket per tuo conto. Il nuovo bucket ha la seguente struttura di denominazione:. sagemaker-hubs-REGION-ACCOUNT_ID

    HUB_NAME="Example-Hub"
HUB_DISPLAY_NAME="Example Hub UI Name"
HUB_DESCRIPTION="A description of the example private curated hub."
REGION="us-west-2"

  4. Verifica che il tuo ruolo di amministratore IAM disponga delle autorizzazioni Amazon S3 necessarie per creare un hub privato. Se il tuo ruolo non dispone delle autorizzazioni necessarie, vai alla pagina Ruoli nella console IAM. Scegli il ruolo di amministratore, quindi scegli Aggiungi autorizzazioni nel riquadro Politiche di autorizzazione per creare una policy in linea con le seguenti autorizzazioni utilizzando l'editor JSON:

    {
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Action": [
                "s3:ListBucket",
                "s3:GetObject",
                "s3:GetObjectTagging"
            ],
            "Resource": [
                "arn:aws:s3:::jumpstart-cache-prod-REGION",
                "arn:aws:s3:::jumpstart-cache-prod-REGION/*"
            ],
            "Effect": "Allow"
        }
    ]
}

  5. Crea un hub modello privato utilizzando le configurazioni della Fase 3 utilizzando. hub.create() 

    hub = Hub(hub_name=HUB_NAME, sagemaker_session=session)

try:
# Create the private hub
  hub.create(
      description=HUB_DESCRIPTION,
      display_name=HUB_DISPLAY_NAME
  )
  print(f"Successfully created Hub with name {HUB_NAME} in {REGION}")
# Check that no other hubs with this internal name exist
except Exception as e:
  if "ResourceInUse" in str(e):
    print(f"A hub with the name {HUB_NAME} already exists in your account.")
  else:
    raise e

  6. Verifica la configurazione del tuo nuovo hub privato con il seguente describe comando:

    hub.describe()