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# Liste sus propios algoritmos y modelos con el AWS Marketplace
Vender paquetes de modelos y algoritmos de SageMaker IA de Amazon es un proceso de tres pasos:
1. Desarrolle su algoritmo o modelo y empaquételo en un contenedor de Docker. Para obtener información, consulte [Desarrolle algoritmos y modelos en Amazon SageMaker AI](sagemaker-marketplace-develop.md).
1. Cree un recurso de paquete de algoritmos o modelos en SageMaker IA. Para obtener información, consulte [Creación de recursos de paquetes de modelos y algoritmos](sagemaker-mkt-create.md).
1. Regístrese como vendedor en AWS Marketplace y publique su paquete de algoritmos o modelos en AWS Marketplace. Para obtener información sobre cómo registrarse como vendedor, consulte [Introducción a los vendedores](https://docs.aws.amazon.com/marketplace/latest/userguide/user-guide-for-sellers.html) en la *guía del usuario para proveedores de AWS Marketplace *. Para obtener información sobre cómo enumerar y monetizar sus algoritmos y paquetes de modelos, consulte [Listado de algoritmos y paquetes de modelos en AWS Marketplace for Machine Learning](https://docs.aws.amazon.com/marketplace/latest/userguide/listing-algorithms-and-model-packages-in-aws-marketplace-for-machine-learning.html) en la *Guía del usuario para AWS Marketplace proveedores*.
![\[El flujo de trabajo del vendedor en SageMaker IA.\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/sagemaker/latest/dg/images/seller-flow.png)
## Temas
+ [Desarrolle algoritmos y modelos en Amazon SageMaker AI](sagemaker-marketplace-develop.md)
+ [Creación de recursos de paquetes de modelos y algoritmos](sagemaker-mkt-create.md)
+ [Incluya su algoritmo o paquete de modelos en AWS Marketplace](sagemaker-mkt-list.md)
# Desarrolle algoritmos y modelos en Amazon SageMaker AI
Antes de poder crear recursos de paquetes de algoritmos y modelos para usarlos en Amazon SageMaker AI o incluirlos en una lista AWS Marketplace, debe desarrollarlos y empaquetarlos en contenedores de Docker.
**nota**
Cuando se crean algoritmos y paquetes de modelos para incluirlos en ellos AWS Marketplace, la SageMaker IA escanea los contenedores en busca de vulnerabilidades de seguridad en los sistemas operativos compatibles.
Solo se admiten las siguientes versiones de los sistemas operativos:
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**
+ [Desarrolle algoritmos en SageMaker IA](#sagmeaker-mkt-develop-algo)
+ [Desarrolle modelos en SageMaker IA](#sagemaker-mkt-develop-model)
## Desarrolle algoritmos en SageMaker IA
Un algoritmo debe empaquetarse como un contenedor docker y almacenarse en Amazon ECR para usarlo en IA. SageMaker El contenedor de Docker contiene el código de entrenamiento que se utiliza para ejecutar trabajos de entrenamiento y, de forma opcional, el código de inferencia utilizado para obtener inferencias de modelos entrenados mediante el algoritmo.
Para obtener información sobre cómo desarrollar algoritmos en SageMaker IA y empaquetarlos como contenedores, consulte. [Contenedores de Docker para entrenamiento e implementación de modelos](docker-containers.md) Para ver un ejemplo completo de cómo crear un contenedor de algoritmos, consulte el ejemplo de cuaderno en [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). También puedes encontrar el ejemplo de cuaderno en una instancia de SageMaker bloc de notas. El bloc de notas se encuentra en la sección **Funcionalidad avanzada** y se denomina `scikit_bring_your_own.ipynb`.
Pruebe siempre minuciosamente sus algoritmos antes de crear recursos algorítmicos para publicarlos AWS Marketplace.
**nota**
Cuando un comprador se suscribe a su producto en contenedores, los contenedores de Docker se ejecutan en un entorno aislado (sin Internet). Cuando cree sus contenedores, no confíe en que podrá realizar llamadas salientes a través de Internet. Tampoco se permiten llamadas a los AWS servicios.
## Desarrolle modelos en SageMaker IA
Un modelo desplegable en la SageMaker IA consta de un código de inferencia, artefactos del modelo, una función de IAM que se utiliza para acceder a los recursos y otra información necesaria para implementar el modelo en la IA. SageMaker Los artefactos de modelos son los resultados de entrenar un modelo mediante un algoritmo de machine learning. El código de inferencia debe empaquetarse en un contenedor de Docker y almacenarse en Amazon ECR. Puede empaquetar los artefactos de modelo en el mismo contenedor que el código de inferencia o bien almacenarlos en Amazon S3.
Un modelo se crea realizando un trabajo de formación en SageMaker IA o entrenando un algoritmo de aprendizaje automático fuera de la IA. SageMaker Si realizas un trabajo de formación en SageMaker IA, los artefactos del modelo resultantes estarán disponibles `ModelArtifacts` sobre el terreno en respuesta a una llamada a la [DescribeTrainingJob](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_DescribeTrainingJob.html)operación. Para obtener información sobre cómo desarrollar un contenedor de modelos de SageMaker IA, consulte[Contenedores con código de inferencia personalizado](your-algorithms-inference-main.md). Para ver un ejemplo completo de cómo crear un contenedor de modelos a partir de un modelo entrenado fuera de la SageMaker IA, consulte el ejemplo de cuaderno en [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).
Pruebe siempre minuciosamente sus modelos antes de crear paquetes de modelos para publicarlos AWS Marketplace.
**nota**
Cuando un comprador se suscribe a su producto en contenedores, los contenedores de Docker se ejecutan en un entorno aislado (sin Internet). Cuando cree sus contenedores, no confíe en que podrá realizar llamadas salientes a través de Internet. Tampoco se permiten llamadas a los AWS servicios.
# Incluya su algoritmo o paquete de modelos en AWS Marketplace
Tras crear y validar tu algoritmo o modelo en Amazon SageMaker AI, publica tu producto en AWS Marketplace. El proceso de publicación hace que tus productos estén disponibles en la consola de IA AWS Marketplace y en la consola de SageMaker IA.
Para publicar productos AWS Marketplace, debes ser un vendedor registrado. Para registrarte, utiliza el proceso de autorregistro del Portal de AWS Marketplace Administración (AMMP). Para obtener información, consulte [Introducción a los vendedores](https://docs.aws.amazon.com/marketplace/latest/userguide/user-guide-for-sellers.html) en la *guía del usuario para proveedores de AWS Marketplace *. Cuando inicias el proceso de publicación de productos desde la consola Amazon SageMaker AI, comprobamos tu estado de registro como vendedor. Si no se ha registrado, lo indicaremos que lo haga.
Para comenzar el proceso de publicación, realice una de las siguientes acciones:
+ En la consola de SageMaker IA, elige el producto, selecciona **Acciones** y elige **Publicar un nuevo listado de ML Marketplace**. Esto guarda la referencia del producto, el nombre de recurso de Amazon (ARN) y le dirigirá al AMMP para que cree la publicación.
+ Vaya al [proceso de publicación de ML](https://aws.amazon.com/marketplace/management/ml-products/), escriba manualmente el Nombre de recurso de Amazon (ARN) y comience a publicar el producto. Este proceso transfiere los metadatos del producto que introdujiste al crear el producto en SageMaker AI. Para la publicación de un algoritmo, la información incluye los tipos de instancia y los hiperparámetros compatibles. Además, puedes introducir una descripción del producto, información promocional e información de soporte como lo harías con otros AWS Marketplace productos.