打包模型 （Boto3 - Amazon SageMaker
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打包模型 （Boto3

您可以使用 创建SageMaker Edge Manager打包作业适用于 Python (Boto3) 的 AWS 软件开发工具包。在继续之前，请确保您对 满意Prerequisites。

要请求边缘打包作业，请使用 CreateEdgePackagingJob。 您需要为边缘打包作业提供名称SageMaker、Neo 编译作业的名称、角色 Amazon 资源名称 （ARN）、模型的名称、模型的版本以及用于存储打包作业输出的 Amazon S3 存储桶 URI。 

# Import AWS SDK for Python (Boto3)
import boto3

# Create Edge client so you can submit a packaging job
sagemaker_client = boto3.client("sagemaker", region_name='aws-region')

sagemaker_client.create_edge_packaging_job(
    EdgePackagingJobName="edge-packaging-name",
    CompilationJobName="neo-compilation-name",
    RoleArn="arn:aws:iam::99999999999:role/rolename",
    ModelName="sample-model-name",
    ModelVersion="model-version",
    OutputConfig={
        "S3OutputLocation": "s3://your-bucket/",
    }
)

您可以使用 检查边缘打包作业的状态DescribeEdgePackagingJob： 

response = sagemaker_client.describe_edge_packaging_job(
                                    EdgePackagingJobName="edge-packaging-name")

这将返回一个词典，该词典可用于轮询打包作业的状态：

# Optional - Poll every 30 sec to check completion status
import time

while True:
    response = sagemaker_client.describe_edge_packaging_job(
                                         EdgePackagingJobName="edge-packaging-name")
    
    if response['EdgePackagingJobStatus'] == 'Completed':
        break
    elif response['EdgePackagingJobStatus'] == 'Failed':
        raise RuntimeError('Packaging job failed')
    print('Packaging model...')
    time.sleep(30)
print('Done!')

有关打包作业的列表，请使用 ListEdgePackagingJobs。 您可以使用此 API 搜索特定的打包作业。提供一个部分名称以筛选 的打包作业名称NameContains，该部分名称供 ModelNameContains 筛选其中模型名称包含您提供的名称的作业。还指定要使用 进行排序的列SortBy，以及要按哪个方向进行排序SortOrder（ Ascending 或 Descending）。 

sagemaker_client.list_edge_packaging_jobs(
    "NameContains": "sample",
    "ModelNameContains": "sample",
    "SortBy": "column-name",
    "SortOrder": "Descending"
)

要停止打包作业，请使用 StopEdgePackagingJob 并提供边缘打包作业的名称。 

sagemaker_client.stop_edge_packaging_job(
        EdgePackagingJobName="edge-packaging-name"
)

有关 的完整列表Edge ManagerAPIs，请参阅 Boto3 文档。