ModelLifeCycle 使用 Amazon CLI 示例进行调用 - 亚马逊 SageMaker AI
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ModelLifeCycle 使用 Amazon CLI 示例进行调用

您可以使用该 Amazon CLI 工具来管理您的 Amazon 资源。提供了几条 Amazon CLI 命令，包括 search 和 list-actions。以下页面中的示例演示了在使用这些命令时，如何使用 ModelPackage。有关设置阶段构造的信息和示例，请参阅设置阶段构造示例。

此页面上的示例使用以下变量。

  • region 是您的模型包所在的区域。

  • stage-name 是您定义的阶段的名称。

  • stage-status 是您定义的阶段状态的名称。

以下是使用的示例 Amazon CLI 命令 ModelLifeCycle。

使用您已经定义的stage-name搜索您的模型包。

aws sagemaker search --region 'region' --resource ModelPackage --search-expression '{"Filters": [{"Name": "ModelLifeCycle.Stage","Value": "stage-name"}]}'

列出与 ModelLifeCycle 关联的操作。

aws sagemaker list-actions --region 'region' --action-type ModelLifeCycle

使用创建模型包 ModelLifeCycle。

aws sagemaker create-model-package --model-package-group-name 'model-package-group-name' --source-uri 'source-uri' --region 'region' --model-life-cycle '{"Stage":"stage-name", "StageStatus":"stage-status", "StageDescription":"Your Staging Comment"}'

使用更新模型包 ModelLifeCycle。

aws sagemaker update-model-package --model-package 'model-package-arn' --region 'region' --model-life-cycle '{"Stage":"stage-name", "StageStatus":"stage-status"}'

通过该 ModelLifeCycle 字段进行搜索。

aws sagemaker search --region 'region' --resource ModelPackage --search-expression '{"Filters": [{"Name": "ModelLifeCycle.Stage","Value": "stage-name"}]}'

通过获取审核记录以获取 ModelLifeField 更新亚马逊 SageMaker ML 血统追踪 APIs。

aws sagemaker list-actions --region 'region' --action-type ModelLifeCycle
aws sagemaker describe-action --region 'region' --action-name 'action-arn or action-name'