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Concluir os pré-requisitos - SageMaker IA da Amazon

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Concluir os pré-requisitos

Para empacotar um modelo, você deve fazer o seguinte:

  1. Compile seu modelo de aprendizado de máquina com o SageMaker AI Neo.

    Se você ainda não fez isso, compile seu modelo com o SageMaker Neo. Para obter mais informações sobre como compilar seu modelo, consulte Compilar e implantar modelos com o Neo. Se você é usuário iniciante do SageMaker Neo, consulte Introdução aos dispositivos Neo Edge.

  2. Obtenha o nome do seu trabalho de compilação.

    Forneça o nome do trabalho de compilação que você usou ao compilar seu modelo com SageMaker o Neo. Abra o console de SageMaker IA em https://console.aws.amazon.com/sagemaker/ e escolha Compilation jobs para encontrar uma lista de compilações que foram enviadas para sua AWS conta. Os nomes dos trabalhos de compilação enviados estão na coluna Nome.

  3. Obtenha seu ARN do IAM.

    Você precisa de um nome de recurso da Amazon (ARN) de uma função do IAM que você possa usar para baixar e fazer o upload do modelo e entrar em contato com SageMaker Neo.

    Use um dos seguintes métodos para obter um ARN do IAM:

    • Programaticamente com o SageMaker AI Python SDK 

      from sagemaker.core.helper.session_helper import Session, get_execution_role

# Initialize SageMaker Session object so you can interact with AWS resources
sess = Session()

# Get the role ARN 
role = get_execution_role()

print(role)
>> arn:aws:iam::<your-aws-account-id>:role/<your-role-name>

      Para obter mais informações sobre como usar o SDK do SageMaker Python, consulte a SageMaker API do SDK do AI Python.

    • Usando o console AWS Identity and Access Management (IAM)

      Navegue até o console do IAM em https://console.aws.amazon.com/iam/. Na seção Recursos do IAM, escolha Funções para ver uma lista de funções em sua conta AWS . Selecione ou crie uma função que tenha AmazonSageMakerFullAccess, AWSIoTFullAccess e AmazonS3FullAccess.

      Para obter mais informações sobre IAM, consulte O que é IAM?

  4. Tenha um URI de bucket do S3.

    Você precisa ter pelo menos um URI de bucket do Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) para armazenar seu Neo-compiled modelo, a saída do trabalho de empacotamento do Edge Manager e dados de amostra da sua frota de dispositivos.

    Use um dos métodos a seguir para criar um bucket do Amazon S3:

    • Programaticamente com o SageMaker AI Python SDK

      Você pode usar o bucket padrão do Amazon S3 durante uma sessão. Um bucket padrão é criado com base no seguinte formato: sagemaker-{region}-{aws-account-id}. Para criar um bucket padrão com o SDK do SageMaker Python, use o seguinte:

      import sagemaker

session=sagemaker.create_session()

bucket=session.default_bucket()

    • Usar o console do Amazon S3

      Abra o console do Amazon S3 em https://console.aws.amazon.com/s3/ e consulte Como faço para criar um bucket do S3? para obter instruções passo a passo.