모델 패키지 리소스 생성 - 아마존 SageMaker
모델 패키지 리소스 생성(콘솔) 모델 패키지 리소스 생성(API)

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모델 패키지 리소스 생성

Amazon에서 배포 가능한 모델을 SageMaker 생성하고 게시하는 데 사용할 수 있는 모델 패키지 리소스를 생성하려면 다음 정보를 AWS Marketplace 지정하십시오.

  • 모델을 훈련하는 데 사용된 알고리즘 리소스 또는 추론 코드가 포함된 Docker 컨테이너

  • 모델 결과물의 위치. 모델 결과물은 동일한 컨테이너 내에 추론 코드로 패키징되거나 Amazon S3에 저장할 수 있습니다.

  • 모델 패키지가 실시간 추론 및 배치 변환 작업에 지원하는 인스턴스 유형

  • 검증 프로파일은 모델 패키지의 추론 코드를 테스트하기 위해 SageMaker 실행되는 일괄 변환 작업입니다.

    모델 패키지를 리스팅하기 전에 먼저 모델 패키지를 검증해야 합니다. AWS Marketplace이를 통해 구매자와 셀러는 상품이 아마존에서 제대로 작동한다고 확신할 수 SageMaker 있습니다. 검증에 성공한 AWS Marketplace 경우에만 상품을 리스팅할 수 있습니다.

    검증 절차에서는 검증 프로필과 샘플 데이터를 사용하여 다음 검증 작업을 실행합니다.

    1. Amazon S3에 저장된 모델 패키지의 추론 이미지 및 선택적 모델 결과물을 사용하여 사용자 계정에 모델을 생성합니다.

      참고

      모델 패키지는 모델을 생성하는 리전 전용입니다. 모델 결과물이 저장되는 S3 버킷은 모델 패키지를 생성한 리전과 동일해야 합니다.

    2. 모델을 사용하여 계정에서 변환 작업을 생성하여 추론 이미지가 호환되는지 확인하십시오. SageMaker

    3. 검증 프로필을 생성합니다.

    참고

    검증 프로필에서는 공개하려는 데이터만 제공합니다.

    검증에는 최대 몇 시간 가량 걸릴 수 있습니다. 계정의 작업 상태를 확인하려면 SageMaker 콘솔에서 Transform 작업 페이지를 참조하십시오. 검증이 실패하는 경우 SageMaker 콘솔에서 스캔 및 검증 보고서에 액세스할 수 있습니다. 문제를 해결한 다음 알고리즘을 다시 생성합니다. 알고리즘 상태가 되면 SageMaker 콘솔에서 해당 알고리즘을 찾아 목록 작성 프로세스를 시작합니다. COMPLETED

    참고

    모델 패키지를 AWS Marketplace게시하려면 하나 이상의 검증 프로필이 필요합니다.

SageMaker 콘솔이나 SageMaker API를 사용하여 모델 패키지를 생성할 수 있습니다.

모델 패키지 리소스 생성(콘솔)

SageMaker 콘솔에서 모델 패키지를 만들려면:

  1. https://console.aws.amazon.com/sagemaker/ 에서 SageMaker 콘솔을 엽니다.

  2. 왼쪽 메뉴에서 추론을 선택합니다.

  3. 마켓플레이스 모델 패키지를 선택한 후 마켓플레이스 모델 패키지 생성을 선택합니다.

  4. 추론 사양 페이지에서 다음 정보를 제공합니다.

    1. 모델 패키지 이름에 모델 패키지의 이름을 입력합니다. 모델 패키지 이름은 계정 및 AWS 지역 내에서 고유해야 합니다. 이름은 1~64자여야 합니다. 유효한 문자는 a-z, A-Z, 0-9 및 –(하이픈)입니다.

    2. 모델 패키지에 대한 설명을 입력합니다. 이 설명은 SageMaker 콘솔과 에 표시됩니다 AWS Marketplace.

    3. 추론 컨테이너 및 모델 결과물을 사용하여 모델 패키지를 생성하려면 추론 사양 옵션으로 추론 이미지 및 모델 결과물의 위치 입력을 선택합니다. 훈련에 사용되는 알고리즘과 해당 모델 아티팩트 제공을 선택하여 AWS Marketplace에서 생성하거나 구독한 알고리즘 리소스에서 모델 패키지를 생성합니다.

    4. 추론 사양 옵션에 대한 추론 이미지 및 모델 아티팩트 위치 제공을 선택한 경우 컨테이너 정의 및 지원되는 리소스에 대해 다음과 같은 정보를 제공하십시오.

      1. 추론 이미지 위치에 추론 코드가 포함된 이미지의 경로를 입력합니다. 이미지는 Amazon ECR에 도커 컨테이너로 저장되어 있어야 합니다.

      2. 모델 데이터 결과물 위치에 모델 결과물을 저장할 S3의 위치를 입력합니다.

      3. 컨테이너 DNS 호스트 이름에 컨테이너에 사용할 DNS 호스트 이름을 입력합니다.

      4. 실시간 추론에 지원되는 인스턴스 유형에서는 모델 패키지가 SageMaker 에서 호스팅 엔드포인트에서 실시간 추론에 대해 지원하는 인스턴스 유형을 선택합니다.

      5. 배치 변환 작업에 지원되는 인스턴스 유형에서는 모델 패키지가 배치 변환 작업에 대해 지원하는 인스턴스 유형을 선택합니다.

      6. 지원되는 콘텐츠 유형에 추론 요청을 위해 모델 패키지에 필요한 콘텐츠 유형을 입력합니다.

      7. 지원되는 응답 MIME 유형에, 모델 패키지가 추론을 제공하기 위해 사용하는 MIME 유형을 입력합니다.

    5. 훈련에 사용되는 알고리즘 및 추론 사양 옵션에 해당 모델 아티팩트 제공을 선택한 경우 다음 정보를 제공하십시오.

      1. 알고리즘 ARN에 모델 패키지를 생성하는 데 사용한 알고리즘 리소스의 Amazon 리소스 이름(ARN)을 입력합니다.

      2. 모델 데이터 결과물 위치에 모델 결과물을 저장할 S3의 위치를 입력합니다.

    6. 다음을 선택합니다.

  5. 검증 및 스캔 페이지에서 다음 정보를 제공합니다.

    1. 이 모델 패키지 게시 위치의 AWS Marketplace 경우 [예] 를 선택하여 모델 패키지를 AWS Marketplace게시합니다.

    2. 모델 패키지의 추론 코드를 테스트하기 위해 지정한 일괄 변환 작업을 SageMaker 실행하려면 이 리소스의 유효성 검사에서 Yes를 선택합니다.

      참고

      모델 패키지를 게시하려면 모델 패키지의 유효성을 검사해야 합니다. AWS Marketplace

    3. IAM 역할의 경우 일괄 변환 작업을 실행하는 데 필요한 권한이 있는 IAM 역할을 선택하거나 Create a new role (Create a new role) 를 선택하여 관리형 정책이 연결된 역할을 생성할 수 있도록 SageMaker 합니다. SageMaker AmazonSageMakerFullAccess 자세한 내용은 SageMaker 실행 역할 사용 방법 섹션을 참조하세요.

    4. 검증 프로필에서 다음을 지정합니다.

      • 검증 프로필의 이름

      • 변환 작업 정의. 배치 변환 작업을 설명하는 JSON 블록입니다. CreateAlgorithm API의 TransformJobDefinition 입력 파라미터와 형식이 동일합니다.

  6. 마켓플레이스 모델 패키지 생성을 선택합니다.

모델 패키지 리소스 생성(API)

API를 사용하여 모델 패키지를 생성하려면 SageMaker API를 호출하십시오. CreateModelPackage