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# Angebote für Ihre eigenen Algorithmen und Modelle mit AWS Marketplace
Der Verkauf von Amazon SageMaker AI-Algorithmen und Modellpaketen erfolgt in drei Schritten:
1. Sie entwickeln Ihren Algorithmus oder Ihr Modell und packen ihn bzw. es in einen Docker-Container. Weitere Informationen finden Sie unter [Entwickeln Sie Algorithmen und Modelle in Amazon SageMaker AI](sagemaker-marketplace-develop.md).
1. Erstellen Sie einen Algorithmus oder eine Modellpaketressource in SageMaker AI. Weitere Informationen finden Sie unter [Erstellen von Algorithmus- und Modellpaketressourcen](sagemaker-mkt-create.md).
1. Registrieren Sie sich als Verkäufer unter AWS Marketplace und listen Sie Ihren Algorithmus oder Ihr Modellpaket auf AWS Marketplace. Informationen zur Registrierung als Verkäufer finden Sie unter [Erste Schritte als Verkäufer](https://docs.aws.amazon.com/marketplace/latest/userguide/user-guide-for-sellers.html) im *Benutzerhandbuch für AWS Marketplace -Anbieter*. Informationen zum Auflisten und Monetarisieren Ihrer Algorithmen und Modellpakete finden Sie unter [Algorithmen und Modellpakete in AWS Marketplace for Machine Learning auflisten](https://docs.aws.amazon.com/marketplace/latest/userguide/listing-algorithms-and-model-packages-in-aws-marketplace-for-machine-learning.html) im *Benutzerhandbuch für AWS Marketplace Anbieter*.
![\[Der Arbeitsablauf des Verkäufers in SageMaker KI.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/sagemaker/latest/dg/images/seller-flow.png)
## Topics
+ [Entwickeln Sie Algorithmen und Modelle in Amazon SageMaker AI](sagemaker-marketplace-develop.md)
+ [Erstellen von Algorithmus- und Modellpaketressourcen](sagemaker-mkt-create.md)
+ [Bieten Sie Ihren Algorithmus oder Ihr Modellpaket auf AWS Marketplace](sagemaker-mkt-list.md)
# Entwickeln Sie Algorithmen und Modelle in Amazon SageMaker AI
Bevor Sie Algorithmus- und Modellpaketressourcen zur Verwendung in Amazon SageMaker AI oder zum Auflisten erstellen können AWS Marketplace, müssen Sie sie entwickeln und in Docker-Containern verpacken.
**Anmerkung**
Wenn Algorithmen und Modellpakete für die Listung erstellt werden AWS Marketplace, scannt SageMaker KI die Container auf Sicherheitslücken auf unterstützten Betriebssystemen.
Nur die folgenden Betriebssystemversionen werden unterstützt:
Debian: 6.0, 7, 8, 9, 10
Ubuntu: 12.04, 12.10, 13.04, 14.04, 14.10, 15.04, 15.10, 16.04, 16.10, 17.04, 17.10, 18.04, 18.10
CentOS: 5, 6, 7
Oracle Linux: 5, 6, 7
Alpine: 3.3, 3.4, 3.5
Amazon Linux
**Topics**
+ [Entwickeln Sie Algorithmen in SageMaker KI](#sagmeaker-mkt-develop-algo)
+ [Entwickeln Sie Modelle in SageMaker KI](#sagemaker-mkt-develop-model)
## Entwickeln Sie Algorithmen in SageMaker KI
Ein Algorithmus sollte als Docker-Container verpackt und in Amazon ECR gespeichert werden, um ihn in SageMaker KI verwenden zu können. Der Docker-Container enthält den Trainingscode, der für das Ausführen von Trainingsaufträgen verwendet wird, und optional auch den Inferenzcode, der für Inferenzen von Modellen verwendet wird, die mit dem Algorithmus trainiert wurden.
Informationen zur Entwicklung von Algorithmen in SageMaker KI und deren Paketierung als Container finden Sie unter. [Docker-Container für das Training und die Bereitstellung von Modellen](docker-containers.md) Ein vollständiges Beispiel für die Erstellung eines Algorithmus-Containers finden Sie im Beispiel-Notizbuch unter [https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/advanced\$1functionality/scikit\$1bring\$1your\$1own/scikit\$1bring\$1your\$1own.html](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/advanced_functionality/scikit_bring_your_own/scikit_bring_your_own.html). Sie finden das Beispiel-Notizbuch auch in einer SageMaker Notebook-Instanz. Das Notebook befindet sich unter **Advanced Functionality (Erweiterte Funktionen)** und trägt den Namen `scikit_bring_your_own.ipynb`.
Testen Sie Ihre Algorithmen immer gründlich, bevor Sie Algorithmusressourcen erstellen, auf denen Sie veröffentlichen möchten AWS Marketplace.
**Anmerkung**
Wenn ein Käufer Ihre in Container gepackten Produkte bezieht, werden die Docker-Container in einer isolierten Umgebung (ohne Internet) ausgeführt. Bauen Sie bei der Erstellung Ihrer Container nicht auf ausgehende Aufrufe über das Internet. Anrufe zu AWS Diensten sind ebenfalls nicht erlaubt.
## Entwickeln Sie Modelle in SageMaker KI
Ein in SageMaker KI einsetzbares Modell besteht aus Inferenzcode, Modellartefakten, einer IAM-Rolle, die für den Zugriff auf Ressourcen verwendet wird, und anderen Informationen, die für die Bereitstellung des Modells in KI erforderlich sind. SageMaker Modellartefakte sind die Ergebnisse des Trainierens eines Modells mit einem ML-Algorithmus. Der Inferenzcode muss in einen Docker-Container gepackt und in Amazon ECR gespeichert werden. Sie können die Modellartefakte entweder in den gleichen Container wie den Inferenzcode verpacken oder sie in Amazon S3 speichern.
Sie erstellen ein Modell, indem Sie einen Trainingsjob in SageMaker KI ausführen oder indem Sie einen Algorithmus für maschinelles Lernen außerhalb von KI trainieren. SageMaker Wenn Sie einen Trainingsjob in SageMaker KI ausführen, sind die resultierenden Modellartefakte als Antwort auf einen Aufruf der [DescribeTrainingJob](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_DescribeTrainingJob.html)Operation vor `ModelArtifacts` Ort verfügbar. Informationen zur Entwicklung eines SageMaker KI-Modellcontainers finden Sie unter[Container mit benutzerdefiniertem Inferenzcode](your-algorithms-inference-main.md). Ein vollständiges Beispiel für die Erstellung eines Modellcontainers aus einem Modell, das außerhalb von SageMaker KI trainiert wurde, finden Sie im Beispielnotizbuch unter [https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/advanced\$1functionality/xgboost\$1bring\$1your\$1own\$1model/xgboost\$1bring\$1your\$1own\$1model.html](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/advanced_functionality/xgboost_bring_your_own_model/xgboost_bring_your_own_model.html).
Testen Sie Ihre Modelle immer gründlich, bevor Sie Modellpakete für die Veröffentlichung erstellen AWS Marketplace.
**Anmerkung**
Wenn ein Käufer Ihre in Container gepackten Produkte bezieht, werden die Docker-Container in einer isolierten Umgebung (ohne Internet) ausgeführt. Bauen Sie bei der Erstellung Ihrer Container nicht auf ausgehende Aufrufe über das Internet. Anrufe zu AWS Diensten sind ebenfalls nicht erlaubt.
# Bieten Sie Ihren Algorithmus oder Ihr Modellpaket auf AWS Marketplace
Nachdem Sie Ihren Algorithmus oder Ihr Modell in Amazon SageMaker AI erstellt und validiert haben, listen Sie Ihr Produkt auf AWS Marketplace. Durch den Angebotsprozess werden Ihre Produkte in der AWS Marketplace und der SageMaker AI-Konsole verfügbar gemacht.
Um Produkte anbieten zu können AWS Marketplace, müssen Sie ein registrierter Verkäufer sein. Verwenden Sie zur Registrierung den Selbstregistrierungsprozess im AWS Marketplace Management Portal (AMMP). Informationen finden Sie unter [Erste Schritte als Verkäufer](https://docs.aws.amazon.com/marketplace/latest/userguide/user-guide-for-sellers.html) im *Benutzerhandbuch für AWS Marketplace -Anbieter*. Wenn Sie den Prozess zur Angebotserstellung von der Amazon SageMaker AI-Konsole aus starten, überprüfen wir Ihren Verkäuferregistrierungsstatus. Wenn Sie sich nicht registriert haben, werden Sie gebeten, dies zu tun.
Führen Sie einen der folgenden Schritte aus, um den Einreichungsprozess zu starten:
+ Wählen Sie in der SageMaker AI-Konsole das Produkt aus, wählen Sie **Aktionen** und klicken Sie auf **Neuen ML Marketplace-Eintrag veröffentlichen**. Dadurch werden Ihre Produktreferenz und der Amazon-Ressourcenname (ARN) übernommen und Sie werden zum AMMP weitergeleitet, um das Angebot zu erstellen.
+ Gehen Sie zu [ML listing process (ML-Einreichungsprozess)](https://aws.amazon.com/marketplace/management/ml-products/), geben Sie den Amazon-Ressourcennamen (ARN) manuell ein und beginnen Sie mit Ihrem Produktangebot. Dieser Prozess überträgt die Produktmetadaten, die Sie bei der Erstellung des Produkts in SageMaker AI eingegeben haben. Bei einem Algorithmusangebot umfassen die Informationen die unterstützten Instance-Typen und Hyperparameter. Darüber hinaus können Sie wie bei anderen AWS Marketplace Produkten eine Produktbeschreibung, Werbeinformationen und Supportinformationen eingeben.