创建私有模型中心 - 亚马逊 SageMaker AI
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创建私有模型中心

使用以下步骤创建私有中心，以管理组织预训练 JumpStart 基础模型的访问控制。在创建模型中心之前，您必须安装 SageMaker Python 开发工具包并配置必要的 IAM 权限。

创建私有中心

  1. 安装 SageMaker Python 软件开发工具包并导入必要的 Python 软件包。

    # 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. 初始化 A SageMaker I 会话。

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

  3. 配置私有中心的详细信息，例如内部中心名称、用户界面显示名称和用户界面中心描述。

    注意

    如果您在创建中心时未指定 Amazon S3 存储桶名称，则 SageMaker中心服务会代表您创建一个新的存储桶。新存储桶的命名结构如下：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. 检查您的管理员 IAM 角色是否拥有创建私有中心所需的 Amazon S3 权限。如果您的角色没有必要的权限，请导航到 IAM 管理控制台中的角色页面。选择管理员角色，然后在权限策略窗格中选择添加权限，即可使用 JSON 编辑器创建具有以下权限的内联策略：

    {
    "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. 使用 hub.create() 步骤 3 中的配置创建私有模型中心。

    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. 使用以下 describe 命令验证新的私有中心配置：

    hub.describe()