Publicação do produto no AWS Marketplace

1. Enviar produto: crie uma lista com a descrição, as informações de uso e outros detalhes do pacote de modelo ou produto de algoritmo. Depois de enviar seu produto para publicação, leva cerca de uma hora até que o status mude para a próxima etapa.

2. Teste o produto — Use o Conta da AWS que está registrado como AWS Marketplace vendedor para visualizar o anúncio no AWS Marketplace, inscrever-se e testar o produto. Além disso, outros permitidos Contas da AWS podem visualizar e testar o produto. Se alguma alteração for necessária, você pode voltar e editar os detalhes do anúncio.

3. Sair para publicação — Quando seu produto estiver pronto para ser lançado, retorne ao Portal de gerenciamento do AWS Marketplace e escolha Sair e publicar.

4. O produto entra em operação: seu produto agora está ativo no AWS Marketplace. Você pode manter o produto publicando novas versões com atualizações ou correções do produto.

Para criar uma nova lista de produtos de machine learning

1. Faça login com seu vendedor Conta da AWS e navegue até Portal de gerenciamento do AWS Marketplaceo.

2. No menu superior, navegue até Produtos e depois Machine learning.

3. Escolha Criar nova lista.

Para fornecer informações gerais sobre o produto

1. Na seção Informações gerais do produto, para Descrições do produto, escolha Adicionar.

   1. Na seção Visibilidade do produto, escolha uma das seguintes opções:

      • Público — O produto estará disponível inicialmente para um conjunto limitado de pessoas Contas da AWS para testes. Depois de assiná-lo e publicá-lo, o produto poderá ser descoberto publicamente e estará disponível para assinatura de todos os clientes.

      • Privado — O produto só estará visível para o Contas da AWS que você especificar. Você não poderá tornar esse produto público no futuro.

   2. Insira o Título do produto, a Descrição resumida do produto, a Visão geral do produto, a Categoria 1 do produto e outros detalhes. Você pode alterar esses valores depois. Para obter as descrições dos produtos, consulte Requisitos e práticas recomendadas para criar produtos de machine learning.

   3. Escolha Continuar quando terminar.

2. Para Recursos promocionais, forneça um logotipo do produto, palavras-chave de pesquisa e links de recursos relevantes. Você pode alterar esses valores depois.

   1. Escolha Continuar quando terminar.

3. Para Informações de suporte, escolha se você está oferecendo suporte para o produto.

   1. Se você escolher Sim, forneça suporte e detalhes de contato. Você pode alterar esses valores posteriormente.

   2. Escolha Continuar quando terminar.

4. Em Disponibilidade por região, escolha a área específica na qual Regiões da AWS você deseja publicar seu produto.

   O valor padrão é Disponibilizar em todas as regiões suportadas atuais e futuras.

   1. Escolha Continuar quando terminar.

      nota

      Depois de enviar o rascunho para publicação, não é possível alterar essa seleção.

Para adicionar a opção de execução

1. Na seção Opção Launch, em Enter ARN, insira o Amazon Resource Name (ARN) do seu pacote de modelo ou algoritmo.

   Você pode encontrá-los ARN nas páginas de pacotes de modelos ou algoritmos do SageMaker console Amazon.

   exemplo ARNpara um pacote modelo

   arn:aws:sagemaker:<region>:<account-id>:model-package/<model-package-name>

   exemplo ARNpara um algoritmo

   arn:aws:sagemaker:<region>:<account-id>:algorithm/<algorithm-name>

2. Escolha Adicionar.

3. As etapas a seguir diferem dependendo se você publica um pacote de modelo ou produto de algoritmo. Com exceção do número da versão voltada para o comprador, você pode alterar os detalhes da versão posteriormente.

   1. Para a Etapa 1: insira os detalhes da versão e os links do repositório Git, forneça o número da versão, as notas de lançamento e o notebook e repositório de amostra do URLs Jupyter. GitHub

   2. Somente para produtos de algoritmo, para a Etapa 2: inserir detalhes descrevendo as entradas de dados de treinamento, descreva os dados de treinamento e inclua um exemplo de recurso de dados de treinamento junto com uma visão geral do algoritmo de treinamento.

      As métricas do algoritmo, a especificação do canal e os hiperparâmetros são exibidos automaticamente na página de detalhes do produto com base nos valores que você forneceu ao criar o recurso de algoritmo em SageMaker.

      Os exemplos a seguir mostram como os detalhes das entradas de dados de treinamento aparecem para você como vendedor e como os detalhes das entradas de dados de treinamento aparecem para o comprador.

      exemplo Exemplo de entradas de dados de treinamento — visualização do vendedor

      

      exemplo Exemplo de entradas de dados de treinamento — visualização do comprador

      

      Os exemplos a seguir mostram como os atributos personalizados (parâmetros de invocação) aparecem para você como vendedor e como os atributos personalizados (parâmetros de invocação) aparecem para o comprador.

      exemplo Exemplo de atributos personalizados (parâmetros de invocação) — visualização do vendedor

      

      exemplo Exemplo de atributos personalizados (parâmetros de invocação) — visualização do comprador

      

   3. Para a Etapa 3: Insira os detalhes de entrada, forneça os detalhes de entrada do modelo ou algoritmo e URLs os arquivos de entrada de amostra.

      Os exemplos a seguir mostram como os detalhes das entradas de dados de modelo aparecem para você como vendedor e como os detalhes das entradas de dados de treinamento aparecem para o comprador.

      exemplo Exemplo de entradas de dados de modelo — visualização do vendedor

      

      exemplo Exemplo de entradas de dados de modelo — visualização do comprador

      

   4. Para a Etapa 4: Insira os detalhes da saída, forneça os detalhes da saída do modelo ou algoritmo e as saídas de amostra como texto ouURLs.

      Para ter mais informações, consulte Requisitos e práticas recomendadas para criar produtos de machine learning.

      Os exemplos a seguir mostram como os detalhes das saídas de dados de modelo aparecem para você como vendedor e como os detalhes das entradas de dados de treinamento aparecem para o comprador.

      exemplo Exemplo de saídas de dados de modelo — visualização do vendedor

      

      exemplo Exemplo de saídas de dados de modelo — visualização do comprador

      

   5. Para a Etapa 5: analisar as instâncias compatíveis e criar, defina as instâncias recomendadas.

      • Se esse for um produto de pacote de modelo, escolha o tipo de instância recomendado entre as instâncias compatíveis tanto para a transformação em lote quanto para as implantações em tempo real.

      • Se esse for um produto de algoritmo, escolha também os trabalhos de treinamento do tipo de instância recomendados.

      Você não pode escolher tipos de instância para os quais o pacote de modelo ou recurso de algoritmo não oferece suporte. Os tipos de instância compatíveis foram selecionados quando você criou esses recursos na Amazon SageMaker.

4. Escolha Continuar quando terminar.

Para definir os preços e os termos

1. Na seção Preços e termos, escolha Adicionar oferta.

2. Defina seus Preços.

   Você pode fornecer seu software gratuitamente, definir seus preços pagos ou habilitar um período de avaliação gratuita. Para obter mais informações, consulte Preços de produtos de aprendizado de máquina para AWS Marketplace.

3. Faça upload de um arquivo de texto simples para usar como seu Contrato de Licença de Usuário Final ()EULA.

4. Escolha Save and close.

Para enviar o produto para publicação

1. Na página Novo produto, na seção Enviar para publicação, em Contas de teste adicionais — opcional, insira uma ou mais Conta da AWS IDs para seus testadores adicionais.

2. Escolha Enviar para publicação.

Para ver uma prévia da lista

1. No Portal de gerenciamento do AWS Marketplace, navegue até a página de visão geral do produto.

2. Escolha Ir para o produto em estágios.

3. Se você quiser fazer alterações, escolha Editar produto e siga as mesmas etapas para criar a lista de produtos.

4. Quando você estiver pronto para que o produto seja publicado para que todos os compradores vejam, siga as etapas descritas em Envio para publicação.

Para enviar para publicação

1. Faça login com seu vendedor Conta da AWS e navegue até Portal de gerenciamento do AWS Marketplaceo.

2. No menu superior, navegue até Produtos e depois Machine learning.

3. Navegue até a Visão geral do produto.

4. Escolha Sair e publicar.

Para adicionar novas versões do pacote de modelo ou recursos de algoritmo

1. Navegue até a página Listas de machine learning no Portal de gerenciamento do AWS Marketplace.

2. Navegue até a Visão geral do produto existente.

3. Escolha Editar produto.

4. Na opção Iniciar, escolha Editar.

5. Para adicionar seu recurso, navegue até a página Versões e escolha Adicionar nova versão. ARN

   Para obter mais informações sobre a adição de uma opção de inicialização, consulte Criação da lista de produtos.

Para restringir as versões do pacote de modelo ou recursos de algoritmo

1. Navegue até a Visão geral do produto existente.

2. Escolha Editar produto.

3. Na opção Iniciar, escolha Editar.

4. Na página Versão, escolha Restringir versão.

5. Volte para a Visão geral do produto e escolha Enviar para publicação.

Para remover um produto

1. Navegue até a lista de produtos publicados na página Listas de machine learning no Portal de gerenciamento do AWS Marketplace.

2. Escolha o produto que você deseja remover e, na lista suspensa Ações, escolha Cancelar publicação da lista.

3. Forneça um endereço de e-mail e um motivo para remover a lista, caso um representante do AWS Marketplace entre em contato com você sobre sua solicitação.