Python を使用してレジストリからモデルをデプロイする

翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。

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モデルバージョンを登録してデプロイを承認したら、リアルタイム推論のために SageMaker AI エンドポイントにデプロイします。SageMaker AI SDK または を使用してモデルをデプロイできます AWS SDK for Python (Boto3)。

機械学習オペレーション (MLOps) プロジェクトを作成して、モデルのデプロイを含む MLOps プロジェクトテンプレートを選択すると、Model Registry 内の承認済みのモデルバージョンが自動的に本番環境にデプロイされます。SageMaker AI MLOps プロジェクトの使用については、「」を参照してくださいSageMaker プロジェクトを使用した MLOps の自動化。

クロス AWS アカウントリソースポリシーを追加することで、別のアカウントで作成されたモデルバージョンをデプロイするようにアカウントを有効にすることもできます。例えば、組織のあるチームがモデルのトレーニングを担当し、別のチームがモデルのデプロイと更新を担当する場合があります。

レジストリからモデルをデプロイする (SageMaker AI SDK)

Amazon SageMaker Python SDK を使用してモデルバージョンをデプロイするには、次のコードスニペットを使います。

from sagemaker import ModelPackage
from time import gmtime, strftime

model_package_arn = 'arn:aws:sagemaker:us-east-2:12345678901:model-package/modeltest/1'
model = ModelPackage(role=role, 
                     model_package_arn=model_package_arn, 
                     sagemaker_session=sagemaker_session)
model.deploy(initial_instance_count=1, instance_type='ml.m5.xlarge')

レジストリからモデルをデプロイする (Boto3)

を使用してモデルバージョンをデプロイするには AWS SDK for Python (Boto3)、次の手順を実行します。

別のアカウントからモデルバージョンをデプロイする

クロス AWS アカウントリソースポリシーを追加することで、別のアカウントで作成されたモデルバージョンをデプロイすることをアカウントに許可できます。例えば、組織のあるチームがモデルのトレーニングを担当し、別のチームがモデルのデプロイと更新を担当する場合があります。このようなリソースポリシーを作成するときは、アクセスを許可する特定のリソースにポリシーを適用します。のクロスアカウントリソースポリシーの詳細については AWS、「 AWS Identity and Access Management ユーザーガイド」の「クロスアカウントポリシーの評価ロジック」を参照してください。

SageMaker AI でクロスアカウントモデルデプロイを有効にするには、デプロイするモデルバージョン、モデルグループの推論イメージが存在する Amazon ECR リポジトリ、モデルバージョンが保存されている Amazon S3 バケットを含むモデルグループのクロスアカウントリソースポリシーを指定する必要があります。

別のアカウントで作成されたモデルをデプロイするには、 AmazonSageMakerFullAccess管理ポリシーを持つロールなど、SageMaker AI アクションにアクセスできるロールが必要です。SageMaker AI 管理ポリシーの詳細については、「」を参照してくださいAWS Amazon SageMaker AI の マネージドポリシー。

次の例では、これらの 3 つのリソースすべてに対してクロスアカウントポリシーを作成し、そのポリシーをリソースに適用します。この例では、次の変数が既に定義済みであることも前提としています。

import json

# The cross-account id to grant access to
cross_account_id = "123456789012"

# Create the policy for access to the ECR repository
ecr_repository_policy = {
    'Version': '2012-10-17',
    'Statement': [{
        'Sid': 'AddPerm',
        'Effect': 'Allow',
        'Principal': {
            'AWS': f'arn:aws:iam::{cross_account_id}:root'
        },
        'Action': ['ecr:*']
    }]
}

# 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 = account,
    repositoryName = 'decision-trees-sample',
    policyText = ecr_repository_policy
)

# Create a policy for accessing the S3 bucket
bucket_policy = {
    'Version': '2012-10-17',
    'Statement': [{
        'Sid': 'AddPerm',
        'Effect': 'Allow',
        'Principal': {
            'AWS': f'arn:aws:iam::{cross_account_id}:root'
        },
        'Action': 's3:*',
        'Resource': f'arn:aws:s3:::{bucket}/*'
    }]
}

# Convert the policy from JSON dict to string
bucket_policy = json.dumps(bucket_policy)

# Set the new policy
s3 = boto3.client('s3')
response = s3.put_bucket_policy(
    Bucket = bucket,
    Policy = bucket_policy)

# Create the KMS grant for encryption in the source account to the
# Model Registry account Model Group
client = boto3.client('kms')

response = client.create_grant(
    GranteePrincipal=cross_account_id,
    KeyId=kms_key_id
    Operations=[
        'Decrypt',
        'GenerateDataKey',
    ],
)

# 3. Create a policy for access to the Model Group.
model_package_group_policy = {
    'Version': '2012-10-17',
    'Statement': [{
        'Sid': 'AddPermModelPackageGroup',
        'Effect': 'Allow',
        'Principal': {
            'AWS': f'arn:aws:iam::{cross_account_id}:root'
        },
        'Action': ['sagemaker:DescribeModelPackageGroup'],
        'Resource': f'arn:aws:sagemaker:{region}:{account}:model-package-group/{model_package_group_name}'
    },{
        'Sid': 'AddPermModelPackageVersion',
        'Effect': 'Allow',
        'Principal': {
            'AWS': f'arn:aws:iam::{cross_account_id}:root'
        },
        'Action': ["sagemaker:DescribeModelPackage",
                   "sagemaker:ListModelPackages",
                   "sagemaker:UpdateModelPackage",
                   "sagemaker:CreateModel"],
        'Resource': f'arn:aws:sagemaker:{region}:{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 policy to the Model Group
response = sm_client.put_model_package_group_policy(
    ModelPackageGroupName = model_package_group_name,
    ResourcePolicy = model_package_group_policy)

print('ModelPackageGroupArn : {}'.format(create_model_package_group_response['ModelPackageGroupArn']))
print("First Versioned ModelPackageArn: " + model_package_arn)
print("Second Versioned ModelPackageArn: " + model_package_arn2)

print("Success! You are all set to proceed for cross-account deployment.")