使用模型包创建模型 - Amazon SageMaker
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本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异,则一律以英文原文为准。

使用模型包创建模型

使用模型包创建可部署模型,您可以使用该模型通过创建托管终端节点获取实时推理或运行批量转换作业。您可以使用 Amazon SageMaker 控制台、低级别 SageMaker API 或从模型包创建可部署模型。Amazon SageMaker Python 开发工具包.

使用模型包创建模型(控制台)

从模型包中创建可部署的模型(控制台)

  1. 从打开 SageMaker 控制台https://console.aws.amazon.com/sagemaker/.

  2. 选择 Model packages (模型包)

  3. 从中选择您从中的列表中选择您创建的模型包。我的模型包选项卡或者选择您在Amazon Web Services Marketplace订阅选项卡。

  4. 选择 Create model (创建模型)

  5. 对于 Model name (模型名称),键入模型的名称。

  6. 适用于IAM 角色中选择具有代表您调用其他服务的必需权限的 IAM 角色,创建新角色允许 SageMaker 创建具有AmazonSageMakerFullAccess已附加托管策略。有关信息,请参阅SageMaker 角色

  7. 适用于VPC中选择您希望允许模型访问的 Amazon VPC。有关更多信息,请参阅 授予权 SageMaker 托管终端节点对 Amazon VPC 中的资源的访问权限

  8. 保留 Container input options (容器输入选项)Choose model package (选择模型包) 的默认值。

  9. 对于环境变量,提供要传递给模型容器的环境变量的名称和值。

  10. 对于 Tags (标签),请指定一个或多个标签来管理模型。每一个标签都包含一个键和一个可选值。每个资源的标签键必须是唯一的。

  11. 选择 Create model (创建模型)

创建可部署模型后,您可以使用它来设置实时推理的终端节点,或创建批量转换作业来获取对整个数据集的推理。有关 SageMaker 中托管终端节点的信息,请参阅部署模型以进行推理.

使用模型包创建模型 (API)

要使用模型包通过 SageMaker API 创建可部署模型,请将模型包的名称或 Amazon 资源名称 (ARN) 指定为ModelPackageName字段中的ContainerDefinition你传递给的对象CreateModelAPI。

创建可部署模型后,您可以使用它来设置实时推理的终端节点,或创建批量转换作业来获取对整个数据集的推理。有关 SageMaker 中托管终端节点的信息,请参阅部署模型以进行推理.

使用模型包创建模型 (Amazon SageMaker Python 开发工具包

要使用模型包通过 SageMaker Python 开发工具包创建可部署模型,请初始化ModelPackage对象,并将模型包的 Amazon 资源名称 (ARN) 作为model_package_arn参数。例如:

from sagemaker import ModelPackage model = ModelPackage(role='SageMakerRole', model_package_arn='training-job-scikit-decision-trees-1542660466-6f92', sagemaker_session=sagemaker_session)

创建可部署模型后,您可以使用它来设置实时推理的终端节点,或创建批量转换作业来获取对整个数据集的推理。有关 SageMaker 中托管终端节点的信息,请参阅部署模型以进行推理.