モデルパッケージのリソースを作成する

SageMaker AI コンソールでモデルパッケージを作成するには：

1. https://console.aws.amazon.com/sagemaker/ で SageMaker AI コンソールを開きます。

2. 左側のメニューで、[推論] を選択します。

3. [Marketplace モデルパッケージ] を選択し、[Marketplace モデルパッケージを作成] を選択します。

4. [Inference specifications (推論の仕様)] ページで、以下の情報を指定します。

   1. [Model package name (モデルパッケージ名)] には、モデルパッケージの名前を入力します。モデルパッケージ名は、 アカウントと AWS リージョンで一意である必要があります。名前は 1 ～ 64 文字で指定する必要があります。有効な文字は、a～z、A～Z、0～9、- (ハイフン) です。

   2. モデルパッケージの説明を入力します。この説明は、SageMaker AI コンソールと に表示されます AWS Marketplace。

   3. [Inference specification options (推論仕様のオプション)] では、[Provide the location of the inference image and model artifacts (推論イメージとモデルアーティファクトの場所を指定)] を選択して、推論コンテナとモデルアーティファクトを使用してモデルパッケージを作成します。[Provide the algorithm used for training and its model artifacts (トレーニング用に使用したアルゴリズムとそのモデルアーティファクトを指定)] を選択して、 AWS Marketplaceから作成したアルゴリズムリソースまたはサブスクライブしているアルゴリズムリソースからモデルパッケージを作成します。

   4. [Inference specification options] (推論仕様のオプション) に [Provide the location of the inference image and model artifacts] (推論イメージとモデルアーティファクトの場所を指定) を選択した場合、Container definition (コンテナの定義) と Supported resources (サポートされるリソース) に以下の情報を指定します。

      1. [Location of inference image (推論イメージの場所)] には、推論コードを含むイメージのパスを入力します。イメージは、Amazon ECR で Docker コンテナとして保存されている必要があります。

      2. [Location of model data artifacts (モデルデータアーティファクトの場所)] には、モデルアーティファクトが保存されている S3 内の場所を入力します。

      3. [Container DNS host name (コンテナの DNS ホスト名)] には、コンテナに使用する DNS ホストの名前を入力します。

      4. リアルタイム推論でサポートされているインスタンスタイプ で、モデルパッケージが SageMaker AI ホストエンドポイントからリアルタイム推論でサポートするインスタンスタイプを選択します。

      5. [Supported instance types for batch transform jobs (バッチ変換ジョブでサポートされているインスタンスタイプ)] では、モデルパッケージがバッチ変換ジョブ用にサポートしているインスタンスタイプを選択します。

      6. [Supported content types (サポートされるコンテンツタイプ)] に、モデルパッケージが推論リクエストに期待するコンテンツタイプを入力します。

      7. [Supported response MIME types (サポートされているレスポンス MIME タイプ)] には、モデルパッケージが推論を提供するために使用する MIME タイプを入力します。

   5. [Inference specification options] (推論仕様のオプション) に [Provide the algorithm used for training and its model artifacts] (トレーニングに使用するアルゴリズムとそのモデルアーティファクトを指定) を選択した場合は、以下の情報を指定します。

      1. [Algorithm ARN (アルゴリズム ARN)] には、モデルパッケージの作成に使用するアルゴリズムリソースの Amazon リソースネーム (ARN) を入力します。

      2. [Location of model data artifacts (モデルデータアーティファクトの場所)] には、モデルアーティファクトが保存されている S3 内の場所を入力します。

   6. [Next (次へ)] を選択します。

5. [Validation and scanning (検証およびスキャン)] ページで、以下の情報を指定します。

   1. このモデルパッケージを公開 で AWS Marketplace、はい を選択してモデルパッケージを に公開します AWS Marketplace。

   2. このリソースを検証する で、モデルパッケージの推論コードをテストするために指定したバッチ変換ジョブを SageMaker AI で実行する場合は、はい を選択します。

      注記

      モデルパッケージを公開するには AWS Marketplace、モデルパッケージを検証する必要があります。

   3. IAM ロールの場合は、SageMaker AI でバッチ変換ジョブを実行するために必要なアクセス許可を持つ IAM ロールを選択するか、新しいロールの作成を選択して、SageMaker AI がAmazonSageMakerFullAccess管理ポリシーがアタッチされたロールを作成できるようにします。詳細については、SageMaker AI 実行ロールの使用方法 を参照してください。

   4. [Validation profile (検証プロファイル)] では、以下を指定します。

      • 検証プロファイルの名前。

      • [Transform job definition (変換ジョブの定義)]。これは、バッチ変換ジョブを記述する JSON ブロックです。これは、CreateAlgorithm API の TransformJobDefinition 入力パラメータと同じ形式です。

6. [Marketplace モデルパッケージを作成] を選択します。