创建自定义项目模板 - 亚马逊 SageMaker AI

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创建自定义项目模板

重要

自 2024 年 10 月 28 日起，这些 AWS CodeCommit 模板已被移除。对于新项目，可从使用第三方 Git 存储库的可用项目模板中进行选择。有关更多信息，请参阅 MLOps 项目模板。

如果 SageMaker AI 提供的模板不能满足您的需求（例如，您想在多个阶段或自定义批准步骤中 CodePipeline 进行更复杂的编排），请创建自己的模板。

我们建议首先使用 SageMaker AI 提供的模板来了解如何组织代码和资源，并在此基础上进行构建。为此，在启用管理员对 SageMaker AI 模板的访问权限后，请登录，选择 Portf https://console.aws.amazon.com/servicecatalog/olio s，然后选择已导入。有关 Service Catalog 的信息，请参阅《Service Catalog 用户指南》中的 Service Catalog 概述。

创建您自己的项目模板来自定义您的MLOps项目。 SageMaker AI 项目模板是服务目录预配置的产品，用于为您的项目配置资源。MLOps

要创建自定义项目模板，请完成以下步骤。

  1. 创建产品组合。有关信息，请参阅步骤 3：创建 Service Catalog 产品组合。

  2. 创建产品。产品就是 CloudFormation 模板。您可以创建多个版本的产品。有关信息，请参阅步骤 4：创建 Service Catalog 产品。

    要使产品与 Pro SageMaker jects 配合使用，请在产品模板中添加以下参数。

    SageMakerProjectName:
Type: String
Description: Name of the project

SageMakerProjectId:
Type: String
Description: Service generated Id of the project.
    重要

    我们建议您将 CodeCommit 存储库打包到 SageMaker AI 代码存储库中，以便项目的存储库在VPC模式下可见。示例模板和所需的附加内容如以下代码示例所示。

    原始（示例）模板：

    ModelBuildCodeCommitRepository:
    Type: AWS::CodeCommit::Repository
    Properties:
      # Max allowed length: 100 chars
      RepositoryName: !Sub sagemaker-${SageMakerProjectName}-${SageMakerProjectId}-modelbuild # max: 10+33+15+10=68
      RepositoryDescription: !Sub SageMaker Model building workflow infrastructure as code for the Project ${SageMakerProjectName}
      Code:
        S3:
          Bucket: SEEDCODE_BUCKETNAME
          Key: toolchain/model-building-workflow-v1.0.zip
        BranchName: main

    要在VPC模式中添加的其他内容：

    SageMakerRepository:
    Type: AWS::SageMaker::CodeRepository
    Properties:
        GitConfig:
            RepositoryUrl: !GetAtt ModelBuildCodeCommitRepository.CloneUrlHttp
            Branch: main

  3. 添加启动约束。启动约束用于指定 Service Catalog 在用户启动产品时所扮演的IAM角色。有关信息，请参阅步骤 6：添加启动约束以分配IAM角色。

  4. 配置产品https://console.aws.amazon.com/servicecatalog/以测试模板。如果对模板满意，请继续下一步，在 Studio（或 Studio Classic）中启用模板。

  5. 授予您的 Studio（或 Studio Classic）执行角色访问步骤 1 中创建的服务目录组合的权限。使用域执行角色或具有 Studio（或 Studio Classic）访问权限的用户角色。有关向产品组合添加角色的信息，请参阅步骤 7：向最终用户授予产品组合的访问权限。

  6. 要在 Studio（或 Studio Classic）的组织模板列表中使用项目模板，请为步骤 2 中创建的服务目录产品创建一个具有以下键和值的标记。

    • 键：sagemaker:studio-visibility

    • 值：true

完成这些步骤后，您组织中的 Studio（或 Studio Classic）用户就可以使用您创建的模板创建项目，方法是按照 使用 Amazon SageMaker Studio 或 Studio 经典版创建MLOps项目 中的步骤操作，并在选择模板时选择组织模板。