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# Creazione di un gruppo di modelli
Un gruppo di modelli contiene le diverse versioni del modello. È possibile creare un gruppo di modelli che monitori tutti i modelli addestrati per risolvere un determinato problema. Crea un gruppo modello utilizzando la console AWS SDK per Python (Boto3) o Amazon SageMaker Studio.
## Creazione di un gruppo di modelli (Boto3)
**Importante**
Le politiche IAM personalizzate che consentono ad Amazon SageMaker Studio o Amazon SageMaker Studio Classic di creare SageMaker risorse Amazon devono inoltre concedere le autorizzazioni per aggiungere tag a tali risorse. L’autorizzazione per aggiungere tag alle risorse è necessaria perché Studio e Studio Classic applicano automaticamente tag a tutte le risorse che creano. Se una policy IAM consente a Studio e Studio Classic di creare risorse ma non consente il tagging, possono verificarsi errori durante il tentativo di creare risorse. AccessDenied Per ulteriori informazioni, consulta [Fornisci le autorizzazioni per etichettare SageMaker le risorse AI](security_iam_id-based-policy-examples.md#grant-tagging-permissions).
[AWS politiche gestite per Amazon AI SageMaker](security-iam-awsmanpol.md)che forniscono le autorizzazioni per creare SageMaker risorse includono già le autorizzazioni per aggiungere tag durante la creazione di tali risorse.
Per creare un gruppo di modelli con Boto3, chiama l’operazione API `create_model_package_group` e specifica un nome e una descrizione come parametri. L'esempio seguente mostra come creare un gruppo di modelli. La risposta alla chiamata `create_model_package_group` è il nome della risorsa Amazon (ARN) del nuovo gruppo di modelli.
Innanzitutto, importa i pacchetti richiesti e configura il client SageMaker AI Boto3.
```
import time
import os
from sagemaker.core.helper.session_helper import get_execution_role, session
import boto3
region = boto3.Session().region_name
role = get_execution_role()
sm_client = boto3.client('sagemaker', region_name=region)
```
Ora crea il gruppo di modelli.
```
import time
model_package_group_name = "scikit-iris-detector-" + str(round(time.time()))
model_package_group_input_dict = {
"ModelPackageGroupName" : model_package_group_name,
"ModelPackageGroupDescription" : "Sample model package group"
}
create_model_package_group_response = sm_client.create_model_package_group(**model_package_group_input_dict)
print('ModelPackageGroup Arn : {}'.format(create_model_package_group_response['ModelPackageGroupArn']))
```
## Creazione di un gruppo di modelli (Studio o Studio Classic)
Per creare un gruppo modello nella console Amazon SageMaker Studio, completa i passaggi seguenti a seconda che utilizzi Studio o Studio Classic.
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#### [ Studio ]
1. Apri la console SageMaker Studio seguendo le istruzioni in [ Launch Amazon SageMaker Studio](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/studio-updated-launch.html).
1. Nel riquadro di navigazione a sinistra scegliere **Models (Modelli)**.
1. Scegli la scheda **Modelli registrati**, se non è già selezionata.
1. Immediatamente sotto l’etichetta della scheda **Modelli registrati**, scegli **Gruppi di modelli**, se non è già selezionato.
1. Scegli **Registra**, quindi scegli **Gruppo di modelli**.
1. Nella finestra di dialogo **Registra gruppo di modelli**, inserisci le informazioni seguenti:
+ Il nome del nuovo gruppo di modelli nel campo **Nome del gruppo di modelli**.
+ (Facoltativo) Descrizione del gruppo di modelli nel campo **Descrizione**.
+ (Facoltativo) Qualsiasi coppia chiave-valore che intendi associare al gruppo di modelli nel campo **Tag**. Per ulteriori informazioni sull'utilizzo dei tag, consulta [Assegnazione di tag alle risorse AWS](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/aws_tagging.html) in *Riferimenti generali di AWS*.
1. Scegli **Registra gruppo di modelli**.
1. (Facoltativo) Nella pagina **Modelli**, scegli la scheda **Modelli registrati**, quindi seleziona **Gruppi di modelli**. Verifica che il gruppo di modelli appena creato compaia nell’elenco dei gruppi di modelli.
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#### [ Studio Classic ]
1. Accedi ad Amazon SageMaker Studio Classic. Per ulteriori informazioni, consulta [ Avvia Amazon SageMaker Studio Classic](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/studio-launch.html).
1. Nel riquadro di navigazione a sinistra, scegli l’icona **Home** (  ).
1. Scegli **Modelli**, quindi **Registro dei modelli**.
1. Seleziona **Azioni** e scegli **Crea gruppo di modelli**.
1. Nella finestra di dialogo **Crea gruppo di modelli**, inserisci le informazioni seguenti:
+ Immetti il nome del nuovo gruppo di modelli nel campo **Nome del gruppo di modelli**.
+ (Facoltativo) Inserisci una descrizione del gruppo di modelli nel campo **Descrizione**.
+ (Facoltativo) Inserisci le coppie chiave-valore che intendi associare al gruppo modelli nel campo **Tag**. Per ulteriori informazioni sull'utilizzo dei tag, consulta [Assegnazione di tag alle risorse AWS](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/aws_tagging.html) in *Riferimenti generali di AWS*.
+ (Facoltativo) Scegli un progetto a cui associare il gruppo di modelli nel campo **Progetto**. Per informazioni sui progetti, consulta [Automazione MLOps con progetti SageMaker](sagemaker-projects.md).
1. Scegli **Crea gruppo di modelli**.
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