모델 생성 - Amazon SageMaker
모델 생성하기 (모델 레지스트리 사용)모델을 생성하려면( 사용API)모델 생성 (콘솔 사용)

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모델 생성

모델을 생성하려면 모델 아티팩트와 컨테이너 이미지의 위치를 제공해야 합니다. 모델 SageMaker 레지스트리 에서 모델 버전을 사용할 수도 있습니다. 다음 섹션의 예제에서는 CreateModel API, 모델 레지스트리 및 Amazon SageMaker 콘솔 을 사용하여 모델을 생성하는 방법을 보여줍니다.

모델 생성하기 (모델 레지스트리 사용)

모델 레지스트리는 ML 파이프라인에 사용할 모델 버전을 카탈로그화하고 관리하는 데 도움이 SageMaker 되는 의 기능입니다. 모델 레지스트리를 서버리스 추론과 함께 사용하려면 먼저 모델 레지스트리 모델 그룹에 모델 버전을 등록해야 합니다. 모델 레지스트리에 모델을 등록하는 방법을 알아보려면 모델 그룹 생성 및 모델 버전 등록의 절차를 따르세요.

다음 예제에서는 등록된 모델 버전의 ARN 를 가지고 있어야 하며 for AWS SDK Python(Boto3)을 사용하여 CreateModel 를 호출합니다API. 서버리스 추론의 경우 모델 레지스트리는 현재 Python(Boto3)용 AWS SDK에서만 지원됩니다. 예로서, 다음 값을 지정합니다.

  • model_name에 모델 이름을 입력합니다.

  • 의 경우 사전 조건 완료 섹션의 4단계에서 기본 SageMaker생성 역할 또는 사용자 지정 SageMaker IAM 역할을 사용할 sagemaker_role수 있습니다.

  • 의 경우 모델 레지스트리에서 모델 그룹에 등록해야 하는 모델 버전에 ARN 대한 를 ModelPackageName지정합니다.

#Setup
import boto3
import sagemaker
region = boto3.Session().region_name
client = boto3.client("sagemaker", region_name=region)

#Role to give SageMaker permission to access AWS services.
sagemaker_role = sagemaker.get_execution_role()

#Specify a name for the model
model_name = "<name-for-model>"

#Specify a Model Registry model version
container_list = [
    {
        "ModelPackageName": <model-version-arn>
     }
 ]

#Create the model
response = client.create_model(
    ModelName = model_name,
    ExecutionRoleArn = sagemaker_role,
    container_list
)

모델을 생성하려면( 사용API)

다음 예제에서는 AWS SDK for Python(Boto3)을 사용하여 CreateModel 를 호출합니다API. 다음 값을 지정하십시오:

  • 를 위해 사전 조건 완료 섹션의 4단계에서 기본 SageMaker생성 역할 또는 사용자 지정 SageMaker IAM 역할을 사용할 sagemaker_role, 수 있습니다.

  • 의 경우 모델에 Amazon S3URI를 model_url지정합니다.

  • 의 경우 Amazon ECR 경로로 사용하려는 컨테이너를 container검색합니다. 이 예제에서는 SageMaker에서 제공하는 XGBoost 컨테이너를 사용합니다. 컨테이너를 SageMaker 선택하지 않았거나 직접 가져온 경우 자세한 내용은 사전 조건 완료 섹션의 6단계를 참조하세요.

  • model_name에 모델 이름을 입력합니다.

#Setup
import boto3
import sagemaker
region = boto3.Session().region_name
client = boto3.client("sagemaker", region_name=region)

#Role to give SageMaker permission to access AWS services.
sagemaker_role = sagemaker.get_execution_role()

#Get model from S3
model_url = "s3://amzn-s3-demo-bucket/models/model.tar.gz"

#Get container image (prebuilt example)
from sagemaker import image_uris
container = image_uris.retrieve("xgboost", region, "0.90-1")

#Create model
model_name = "<name-for-model>"

response = client.create_model(
    ModelName = model_name,
    ExecutionRoleArn = sagemaker_role,
    Containers = [{
        "Image": container,
        "Mode": "SingleModel",
        "ModelDataUrl": model_url,
    }]
)

모델 생성 (콘솔 사용)

  1. Amazon SageMaker 콘솔 에 로그인합니다.

  2. 탐색 패널에서 Inference(추론)을 선택합니다.

  3. 다음에 Models(모델)을 선택합니다.

  4. Create model(모델 생성)을 선택합니다.

  5. 모델 이름 에 계정 및 에 고유한 모델의 이름을 입력합니다 AWS 리전.

  6. IAM 역할 의 경우 이미 생성한 IAM 역할을 선택하거나( 참조사전 조건 완료) 가 사용자를 대신하여 역할을 생성 SageMaker 하도록 허용합니다.

  7. 컨테이너 정의 1에서 Container input options(컨테이너 입력 옵션)에 Provide model artifacts and input location(모델 아티팩트 및 입력 위치 제공)을 선택합니다.

  8. Provide model artifacts and inference image options(모델 아티팩트 및 추론 이미지 제공 옵션)에서 Use a single model(단일 모델 사용)을 선택합니다.

  9. 추론 코드 이미지 의 위치에 컨테이너에 대한 Amazon ECR 경로를 입력합니다. 이미지는 SageMaker제공된 1자 이미지(예: TensorFlowXGBoost) 또는 엔드포인트를 생성하는 것과 동일한 계정 내의 Amazon ECR리포지토리에 있는 이미지여야 합니다. 컨테이너가 없는 경우 사전 조건 완료 섹션의 6단계로 돌아가서 자세한 내용을 확인하세요.

  10. 모델 아티팩트 위치 에 ML 모델에 Amazon S3URI를 입력합니다. 예: s3://amzn-s3-demo-bucket/models/model.tar.gz.

  11. (선택 사항) Tags(태그)에 키-값 페어를 추가하여 모델의 메타데이터를 생성합니다.

  12. Create model(모델 생성)을 선택합니다.