Adicionar modelos a um hub privado - Amazon SageMaker

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Adicionar modelos a um hub privado

Depois de criar um hub privado, você pode adicionar modelos listados como permitidos. Para ver a lista completa dos JumpStart modelos disponíveis, consulte a tabela de algoritmos integrados com modelos pré-treinados na referência do SageMaker SDK Python.

  1. Você pode filtrar os modelos disponíveis programaticamente usando o hub.list_sagemaker_public_hub_models() método. Opcionalmente, você pode filtrar por categorias, como estrutura ("framework == pytorch"), tarefas como classificação de imagens ("task == ic") e muito mais. Para obter mais informações sobre os filtros, consulte notebook_utils.py. O parâmetro de filtro no hub.list_sagemaker_public_hub_models() método é opcional. 

    filter_value = "framework == meta"
response = hub.list_sagemaker_public_hub_models(filter=filter_value)
models = response["hub_content_summaries"]
while response["next_token"]:
    response = hub.list_sagemaker_public_hub_models(filter=filter_value, next_token=response["next_token"])
    models.extend(response["hub_content_summaries"])

print(models)

  2. Em seguida, você pode adicionar os modelos filtrados especificando o modelo ARN no hub.create_model_reference() método.

    for model in models:
    print(f"Adding {model.get('hub_content_name')} to Hub")
    hub.create_model_reference(model_arn=model.get("hub_content_arn"), model_name=model.get("hub_content_name"))