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# Création d’un hub de modèle privé
<a name="jumpstart-curated-hubs-admin-guide-create"></a>

Suivez les étapes ci-dessous pour créer un hub privé afin de gérer le contrôle d'accès pour les modèles de JumpStart base préformés pour votre organisation. Vous devez installer le SDK SageMaker Python et configurer les autorisations IAM nécessaires avant de créer un hub de modèles.

**Création d’un hub privé**

1. Installez le SDK SageMaker Python et importez les packages Python nécessaires.

   ```
   # Install the SageMaker Python SDK
   !pip3 install sagemaker --force-reinstall --quiet
   
   # Import the necessary Python packages
   import boto3
   from sagemaker import Session
   from sagemaker.jumpstart.hub.hub import Hub
   ```

1. Initialisez une session SageMaker AI.

   ```
   sm_client = boto3.client('sagemaker')
   session = Session(sagemaker_client=sm_client)
   session.get_caller_identity_arn()
   ```

1. Configurez les détails de votre hub privé, tels que son nom interne ainsi que son nom d’affichage et sa description dans l’interface utilisateur.
**Note**  
Si vous ne spécifiez pas de nom de compartiment Amazon S3 lors de la création de votre hub, le service du SageMaker hub crée un nouveau compartiment en votre nom. Le nouveau compartiment a la structure de dénomination suivante : `sagemaker-hubs-REGION-ACCOUNT_ID`.

   ```
   HUB_NAME="Example-Hub"
   HUB_DISPLAY_NAME="Example Hub UI Name"
   HUB_DESCRIPTION="A description of the example private curated hub."
   REGION="us-west-2"
   ```

1. Vérifiez que votre rôle d’**administrateur** IAM dispose des autorisations Amazon S3 nécessaires pour créer un hub privé. Si ce n’est pas le cas, accédez à la page **Rôles** de la console IAM. Choisissez le rôle **Administrateur**, puis choisissez **Ajouter des autorisations** dans le panneau **Politiques d’autorisations** pour créer une politique en ligne avec les autorisations suivantes à l’aide de l’éditeur JSON :

------
#### [ JSON ]

****  

   ```
   {
       "Version":"2012-10-17",		 	 	 
       "Statement": [
           {
               "Action": [
                   "s3:ListBucket",
                   "s3:GetObject",
                   "s3:GetObjectTagging"
               ],
               "Resource": [
                   "arn:aws:s3:::jumpstart-cache-prod-REGION",
                   "arn:aws:s3:::jumpstart-cache-prod-REGION/*"
               ],
               "Effect": "Allow"
           }
       ]
   }
   ```

------

1. Créez un hub de modèles privé à l’aide de vos configurations de l’**étape 3** avec `hub.create()`. 

   ```
   hub = Hub(hub_name=HUB_NAME, sagemaker_session=session)
   
   try:
   # Create the private hub
     hub.create(
         description=HUB_DESCRIPTION,
         display_name=HUB_DISPLAY_NAME
     )
     print(f"Successfully created Hub with name {HUB_NAME} in {REGION}")
   # Check that no other hubs with this internal name exist
   except Exception as e:
     if "ResourceInUse" in str(e):
       print(f"A hub with the name {HUB_NAME} already exists in your account.")
     else:
       raise e
   ```

1. Vérifiez la configuration de votre nouveau hub privé ave la commande suivante `describe` :

   ```
   hub.describe()
   ```