Criar um hub de modelo privado

Criar um hub privado

1. Instale o SDK do SageMaker Python e importe os pacotes necessários do Python.

   # Install the SageMaker Python SDK
   !pip3 install sagemaker --force-reinstall --quiet
   
   # Import the necessary Python packages
   import boto3
   from sagemaker import Session
   from sagemaker.jumpstart.hub.hub import Hub

2. Inicialize uma sessão de SageMaker IA.

   sm_client = boto3.client('sagemaker')
   session = Session(sagemaker_client=sm_client)
   session.get_caller_identity_arn()

3. Configure os detalhes do hub privado, como o nome do hub interno, o nome de exibição da interface do usuário e a descrição do hub da interface do usuário.

   nota

   Se você não especificar um nome de bucket do Amazon S3 ao criar seu hub, o serviço SageMaker AI hub criará um novo bucket em seu nome. O novo bucket possui a seguinte estrutura de nomenclatura: sagemaker-hubs-REGION-ACCOUNT_ID.

   HUB_NAME="Example-Hub"
   HUB_DISPLAY_NAME="Example Hub UI Name"
   HUB_DESCRIPTION="A description of the example private curated hub."
   REGION="us-west-2"

4. Verifique se seu perfil do IAM de administrador possui as permissões necessárias do Amazon S3 para criar um hub privado. Se seu perfil não tiver as permissões necessárias, navegue até a página Perfis no console do IAM. Escolha o perfil de administrador e, em seguida, escolha Adicionar permissões no painel Políticas de permissões para criar uma política em linha com as seguintes permissões usando o editor JSON:

   {
       "Version": "2012-10-17",
       "Statement": [
           {
               "Action": [
                   "s3:ListBucket",
                   "s3:GetObject",
                   "s3:GetObjectTagging"
               ],
               "Resource": [
                   "arn:aws:s3:::jumpstart-cache-prod-REGION",
                   "arn:aws:s3:::jumpstart-cache-prod-REGION/*"
               ],
               "Effect": "Allow"
           }
       ]
   }

5. Crie um hub de modelo privado utilizando suas configurações da Etapa 3 com o uso do código hub.create().

   hub = Hub(hub_name=HUB_NAME, sagemaker_session=session)
   
   try:
   # Create the private hub
     hub.create(
         description=HUB_DESCRIPTION,
         display_name=HUB_DISPLAY_NAME
     )
     print(f"Successfully created Hub with name {HUB_NAME} in {REGION}")
   # Check that no other hubs with this internal name exist
   except Exception as e:
     if "ResourceInUse" in str(e):
       print(f"A hub with the name {HUB_NAME} already exists in your account.")
     else:
       raise e

6. Verifique a configuração do seu novo hub privado com o seguinte comando describe:

   hub.describe()