注册模型版本 - Amazon SageMaker
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注册模型版本

您通过创建指定模型组所属的模型版本来注册模型。模型版本必须包括模型构件(模型的训练权重)和模型的推理代码。通过使用 适用于 Python (Boto3) 的 AWS 软件开发工具包 或在SageMaker模式构建管道中创建步骤来创建模型版本。

注册模型版本(SageMaker管道)

要使用模型生成管道注册SageMaker模型版本,请在管道中创建RegisterModel步骤。有关创建RegisterModel步骤作为管道的一部分的信息,请参阅定义管道

注册模型版本 (Boto3

要使用 Boto3 注册模型版本,请调用 create_model_package 方法。

首先,设置参数词典以传递到 create_model_package 方法。

modelpackage_inference_specification = { "InferenceSpecification": { "Containers": [ { "Image": '257758044811.dkr.ecr.us-east-2.amazonaws.com/sagemaker-xgboost:1.2-1', } ], "SupportedContentTypes": [ "text/csv" ], "SupportedResponseMIMETypes": [ "text/csv" ], } } # Specify the model data modelpackage_inference_specification["InferenceSpecification"]["Containers"][0]["ModelDataUrl"]=model_url create_model_package_input_dict = { "ModelPackageGroupName" : model_package_group_name, "ModelPackageDescription" : "Model to detect 3 different types of irises (Setosa, Versicolour, and Virginica)", "ModelApprovalStatus" : "PendingManualApproval" } create_model_package_input_dict.update(modelpackage_inference_specification)

然后,调用 create_model_package 方法,并传入刚刚设置的参数词典。

create_mode_package_response = sm_client.create_model_package(**create_model_package_input_dict) model_package_arn = create_mode_package_response["ModelPackageArn"] print('ModelPackage Version ARN : {}'.format(model_package_arn))