모델 그룹 생성

모델 그룹에는 모델의 각기 다른 버전이 포함되어 있습니다. 특정 문제를 해결하기 위해 훈련시킨 모든 모델을 추적하는 모델 그룹을 생성할 수 있습니다. AWS SDK for Python (Boto3) 또는 Amazon SageMaker Studio 콘솔을 사용하여 모델 그룹을 생성합니다.

모델 그룹 생성(Boto3)

Boto3를 사용하여 모델 그룹을 만들려면 create_model_package_group API 작업을 직접 호출하고 이름과 설명을 파라미터로 지정합니다. 다음 예시에서는 모델 그룹을 생성하는 방법을 보여 줍니다. create_model_package_group 호출에 대한 응답은 새 모델 그룹의 Amazon 리소스 이름(ARN)입니다.

먼저 필요한 패키지를 가져오고 SageMaker AI Boto3 클라이언트를 설정합니다.

import time
import os
from sagemaker import get_execution_role, session
import boto3

region = boto3.Session().region_name

role = get_execution_role()

sm_client = boto3.client('sagemaker', region_name=region)

이제 모델 그룹을 생성합니다.

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']))

모델 그룹 만들기(Studio 또는 Studio Classic)

Amazon SageMaker Studio 콘솔에서 모델 그룹을 만들려면 Studio를 사용하는지 아니면 Studio Classic을 사용하는지에 따라 다음 단계를 완료하세요.