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创建模型组
模型组包含一组版本化模型。使用Amazon SDK for Python (Boto3)或亚马逊 SageMaker Studio 创建模型组。
创建模型组 (boto3)
要使用 Boto3 创建模型组,请调用create_model_package_group
方法并将名称和描述指定为参数。以下示例显示如何创建模型组。create_model_package_group
电话的响应是新模型组的亚马逊资源名称 (ARN)。
首先,导入所需的软件包并设置 SageMaker Boto3 客户端。
import time import os from sagemaker import get_execution_role, session import boto3 region = boto3.Session().region_name role = get_execution_role() sm_client = boto3.client('sagemaker', region_name=region)
现在创建模型组。
import time model_package_group_name = "scikit-iris-detector-" + str(round(time.time())) model_package_group_input_dict = { "ModelPackageGroupName" : model_package_group_name, "ModelPackageGroupDescription" : "Sample model package group" } create_model_package_group_response = sm_client.create_model_package_group(**model_package_group_input_dict) print('ModelPackageGroup Arn : {}'.format(create_model_package_group_response['ModelPackageGroupArn']))
创建模特小组(亚马逊SageMaker工作室)
要在亚马逊SageMaker工作室中创建模型组,请完成以下步骤。
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登录到 Studio。有关更多信息,请参阅加入亚马逊SageMaker域名:
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在左侧导航窗格中,选择主页图标 (
)。
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选择模型,然后选择模型注册表。
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选择创建模型组。
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在创建新模型组对话框中,输入以下信息:
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在名称字段中输入新模型组的名称。
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(可选)在描述字段中输入模型组的描述。
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(可选)在标签字段中输入要与模型组关联的任何键值对。有关使用标签的信息,请参阅中的Amazon Web Services 一般参考标记Amazon资源。
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(可选)在 “项目” 字段中选择要与模型组关联的项目。有关项目的信息,请参见使用项目实现 mLOP 自动化 SageMaker。
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选择创建模型组。