完成先决条件

以下主题描述了在创建异步端点之前必须完成的先决条件。这些先决条件包括正确存储模型构件、 AWS IAM使用正确的权限配置和选择容器映像。

要完成先决条件

为 Amazon 创建IAM角色 SageMaker。

异步推理需要访问您的 Amazon S3 存储桶URI。为便于执行此操作，请创建一个可以运行 SageMaker 并有权访问 Amazon S3 和 Amazon 的IAM角色SNS。使用此角色， SageMaker 可以在您的账户下运行并访问您的 Amazon S3 存储桶和亚马逊SNS主题。

您可以使用IAM控制台 AWS SDK for Python (Boto3)、或来创建IAM角色 AWS CLI。以下是如何创建IAM角色并向IAM控制台附加必要策略的示例。
1. 登录 AWS Management Console 并打开IAM控制台，网址为https://console.aws.amazon.com/iam/。
2. 在IAM控制台的导航窗格中，选择角色，然后选择创建角色。
3. 对于Select type of trusted entity（选择受信任实体的类型），选择 AWS service（服务）。
4. 选择您希望允许其承担此角色的服务。在这种情况下，请选择SageMaker。然后选择下一步：权限。
  - 这会自动创建一项IAM策略，授予访问相关服务（例如 Amazon S3、Amaz ECR on 和 CloudWatch 日志）的权限。
5. 选择下一步：标签。
6. （可选）通过以键值对的形式附加标签来向角色添加元数据。有关在中使用标签的更多信息IAM，请参阅为IAM资源添加标签。
7. 选择下一步：审核。
8. 在角色名称中键入角色名称。
9. 如果可能，键入角色名称或角色名称后缀。在您的 AWS 账户中，角色名称必须是唯一的。名称不区分大小写。例如，您无法同时创建名为 PRODROLE 和 prodrole 的角色。由于其他 AWS 资源可能会引用该角色，因此您无法在角色创建后对其名称进行编辑。
10. (可选) 对于 Role description，键入新角色的描述。
11. 检查角色，然后选择创建角色。
  
  注意这个 SageMaker 角色ARN。要ARN使用控制台查找角色，请执行以下操作：
  1. 转到IAM控制台：https://console.aws.amazon.com/iam/
  2. 选择角色。
  3. 在搜索字段中键入角色的名称，搜索您刚刚创建的角色。
  4. 选择角色。
  5. 该角色位ARN于 “摘要” 页面的顶部。
将亚马逊 SageMaker、亚马逊 S3 和亚马逊SNS权限添加到您的IAM角色中。

创建角色后，向您的IAM角色授予 SageMaker Amazon S3 权限，也可以授予 Amazon SNS 权限。

在IAM控制台中选择 “角色”。通过在搜索字段中键入角色名称来搜索您创建的角色。
1. 选择您的角色。
2. 接下来选择附加策略。
3. Amazon SageMaker 异步推理需要权限才能执行以下操作："sagemaker:CreateModel"、"sagemaker:CreateEndpointConfig""sagemaker:CreateEndpoint"、和。"sagemaker:InvokeEndpointAsync"
  
  这些操作包含在 AmazonSageMakerFullAccess 策略中。将此政策添加到您的IAM角色中。在搜索字段中搜索 AmazonSageMakerFullAccess。选择 AmazonSageMakerFullAccess。
4. 选择附加策略。
5. 接下来选择附加策略以添加 Amazon S3 权限。
6. 选择创建策略。
7. 选择 JSON 选项卡。
8. 添加以下策略语句：
```
{
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Action": [
                "s3:GetObject",
                "s3:PutObject",
                "s3:AbortMultipartUpload",
                "s3:ListBucket"  
            ],
            "Effect": "Allow",
            "Resource": "arn:aws:s3:::bucket_name/*"
        }
    ]
}
```
9. 选择下一步：标签。
10. 键入策略名称。
11. 选择创建策略。
12. 重复您完成的相同步骤，添加 Amazon S3 权限以添加亚马逊SNS权限。对于策略声明，请附加以下内容：
```
{
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Action": [
                "sns:Publish"
            ],
            "Effect": "Allow",
            "Resource": "arn:aws:sns:<region>:<Account_ID>:<SNS_Topic>"
        }
    ]
}
```
将您的推理数据（例如机器学习模型、示例数据）上传到 Amazon S3。
选择预构建的 Docker 推理映像或创建自己的推理 Docker 映像。

SageMaker 为其内置算法提供了容器，并为一些最常见的机器学习框架（例如 Apache MXNet、、和 Chainer）提供了预构建的 Docker 镜像。 TensorFlow PyTorch有关可用 SageMaker图像的完整列表，请参阅可用的 Deep Learning Containers 镜像。如果您选择使用 SageMaker 提供的容器，则可以通过在容器中设置环境变量来增加端点超时和有效负载大小，使其与默认值相比有所增加。要了解如何为每个框架设置不同的环境变量，请参阅“创建异步端点”中的“创建模型”步骤。

如果现有 SageMaker 容器都不能满足您的需求，并且您没有自己的现有容器，则可能需要创建一个新的 Docker 容器。有关如何创建 Docker 映像的信息，请参阅带有自定义推理代码的容器。
创建 Amazon SNS 主题（可选）

创建亚马逊简单通知服务 (AmazonSNS) 主题，用于发送有关已完成处理的请求的通知。Amazon SNS 是一项面向消息传递的应用程序的通知服务，多个订阅者通过多种传输协议（包括 A HTTP ma SQS zon 和电子邮件）请求和接收时间紧迫消息的 “推送” 通知。AsyncInferenceConfig使用指定对象时，您可以在创建EndpointConfig对象时指定 Amazon SNS 主题EndpointConfigAPI。

按照步骤创建和订阅 Amazon SNS 主题。
1. 使用 Amazon SNS 控制台创建主题。有关说明，请参阅《亚马逊简单通知服务开发者指南》中的创建亚马逊SNS主题。
2. 订阅至主题。有关说明，请参阅《亚马逊简单通知服务开发者指南》中的订阅亚马逊SNS主题。
3. 当您收到要求确认订阅主题的电子邮件时，请确认订阅。
4. 请注意主题 Amazon 资源名称 (ARN)。您创建的 Amazon SNS 主题是您 AWS 账户中的另一种资源，它具有唯一性ARN。ARN采用以下格式：
```
arn:aws:sns:aws-region:account-id:topic-name
```
有关亚马逊的更多信息SNS，请参阅《亚马逊SNS开发者指南》。

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文档惯例

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