建立自訂專案範本 - Amazon SageMaker AI

本文為英文版的機器翻譯版本,如內容有任何歧義或不一致之處,概以英文版為準。

建立自訂專案範本

重要

截至 2024 年 10 月 28 日, AWS CodeCommit 範本已移除。對於新專案,請從使用第三方 Git 儲存庫的可用專案範本中選取 。如需詳細資訊,請參閱MLOps 專案範本

如果 SageMaker AI 提供的範本不符合您的需求 (例如,您想要 CodePipeline 在具有多個階段或自訂核准步驟的 中具有更複雜的協調),請建立您自己的範本。

我們建議您從使用 SageMaker AI 提供的範本開始,了解如何組織您的程式碼和資源,並在其中建置。若要這樣做,在您啟用管理員存取 SageMaker AI 範本後,請登入 https://console.aws.amazon.com/servicecatalog/,選擇產品組合,然後選擇匯入。如需 Service Catalog 的相關資訊,請參閱 Service Catalog 使用指南中的 Service Catalog 概觀

建立您自己的專案範本來自訂您的MLOps專案。 SageMaker AI 專案範本是 Service Catalog 佈建的產品,可為您的MLOps專案佈建資源。

若要建立自訂專案範本,請完成下列步驟。

  1. 建立組合。如需相關資訊,請參閱步驟 3:建立 Service Catalog 組合

  2. 建立產品。產品是 CloudFormation 範本。您可以建立產品的多個版本。如需相關資訊,請參閱步驟 4:建立 Service Catalog 產品

    若要讓產品使用 SageMaker 專案,請將下列參數新增至您的產品範本。

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

    建議您將儲存 CodeCommit 庫包裝到 SageMaker AI 程式碼儲存庫中,讓專案的儲存庫在 VPC 模式中可見。範例範本和必要的新增內容會顯示在下列程式碼範例中。

    原始 (範例) 範本:

    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

    要加入VPC模式的其他內容:

    SageMakerRepository: Type: AWS::SageMaker::CodeRepository Properties: GitConfig: RepositoryUrl: !GetAtt ModelBuildCodeCommitRepository.CloneUrlHttp Branch: main
  3. 新增啟動限制。啟動限制會指定 Service Catalog 在使用者啟動產品時所擔任IAM的角色。如需詳細資訊,請參閱步驟 6:新增啟動限制以指派IAM角色

  4. 在 上佈建產品https://console.aws.amazon.com/servicecatalog/以測試範本。如果您對範本感到滿意,請繼續下一個步驟,以在 Studio (或 Studio Classic) 中提供範本。

  5. 將您在步驟 1 中建立的 Service Catalog 產品組合存取權授予 Studio (或 Studio Classic) 執行角色。使用網域執行角色或具有 Studio (或 Studio Classic) 存取權的使用者角色。有關向產品組合新增角色的資訊,請參閱步驟 7:授予最終用戶對產品組合的存取權限

  6. 若要讓您的專案範本在 Studio (或 Studio Classic) 中的組織範本清單中可用,請為您在步驟 2 中建立的 Service Catalog 產品建立具有下列索引鍵和值的標籤。

    • keysagemaker:studio-visibility

    • true

完成這些步驟後,您組織中的 Studio (或 Studio Classic) 使用者可以使用您建立的範本建立專案,方法是依照中的步驟使用 Amazon SageMaker Studio 或 Studio Classic 建立MLOps專案,並在選擇範本時選擇組織範本。