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# Création d’un groupe de modèles
Un groupe de modèles contient différentes versions d’un modèle. Vous pouvez créer un groupe de modèles qui suit tous les modèles que vous entraînez pour résoudre un problème particulier. Créez un groupe de modèles à l'aide de la console Amazon Studio AWS SDK pour Python (Boto3) ou de la console Amazon SageMaker Studio.
## Création d’un groupe de modèles (Boto3)
**Important**
Les politiques IAM personnalisées qui permettent à Amazon SageMaker Studio ou Amazon SageMaker Studio Classic de créer des SageMaker ressources Amazon doivent également accorder des autorisations pour ajouter des balises à ces ressources. L’autorisation d’ajouter des balises aux ressources est requise, car Studio et Studio Classic balisent automatiquement toutes les ressources qu’ils créent. Si une politique IAM autorise Studio et Studio Classic à créer des ressources mais n'autorise pas le balisage, des erreurs « AccessDenied » peuvent se produire lors de la tentative de création de ressources. Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Fournir des autorisations pour le balisage des ressources d' SageMaker IA](security_iam_id-based-policy-examples.md#grant-tagging-permissions).
[AWS politiques gérées pour Amazon SageMaker AI](security-iam-awsmanpol.md)qui donnent des autorisations pour créer des SageMaker ressources incluent déjà des autorisations pour ajouter des balises lors de la création de ces ressources.
Pour créer un groupe de modèles à l’aide de Boto3, appelez l’opération d’API `create_model_package_group` et spécifiez un nom et une description en tant que paramètres. L’exemple suivant montre comment créer un groupe de modèles. La réponse provenant de l’appel `create_model_package_group` est l’Amazon Resource Name (ARN) du nouveau groupe de modèles.
Importez d'abord les packages requis et configurez le client SageMaker AI Boto3.
```
import time
import os
from sagemaker import get_execution_role, session
import boto3
region = boto3.Session().region_name
role = get_execution_role()
sm_client = boto3.client('sagemaker', region_name=region)
```
À présent, créez le groupe de modèles.
```
import time
model_package_group_name = "scikit-iris-detector-" + str(round(time.time()))
model_package_group_input_dict = {
"ModelPackageGroupName" : model_package_group_name,
"ModelPackageGroupDescription" : "Sample model package group"
}
create_model_package_group_response = sm_client.create_model_package_group(**model_package_group_input_dict)
print('ModelPackageGroup Arn : {}'.format(create_model_package_group_response['ModelPackageGroupArn']))
```
## Création d’un groupe de modèles (Studio ou Studio Classic)
Pour créer un groupe de modèles dans la console Amazon SageMaker Studio, suivez les étapes suivantes selon que vous utilisez Studio ou Studio Classic.
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#### [ Studio ]
1. Ouvrez la console SageMaker Studio en suivant les instructions de la section [Lancer Amazon SageMaker Studio](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/studio-updated-launch.html).
1. Dans le volet de navigation de gauche, choisissez **Modèles**.
1. Choisissez l’onglet **Modèles enregistrés**, s’il n’est pas déjà sélectionné.
1. Juste sous le libellé de l’onglet **Modèles enregistrés**, choisissez **Groupes de modèles**, si ce n’est pas déjà fait.
1. Choisissez **Enregistrer**, puis choisissez **Groupe de modèles**.
1. Dans la boîte de dialogue **Enregistrer un groupe de modèles**, saisissez les informations suivantes :
+ Le nom du nouveau groupe de modèles dans le champ **Nom du groupe de modèles**.
+ (Facultatif) Une description du groupe de modèles dans le champ **Description**.
+ (Facultatif) Les paires clé-valeur que vous voulez associer au groupe de modèles dans le champ **Balises**. Pour obtenir des informations sur l’utilisation des balises, consultez [Balisage des ressources AWS](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/aws_tagging.html) dans la *Références générales AWS*.
1. Choisissez **Enregistrer un groupe de modèles**.
1. (Facultatif) Dans la page **Modèles**, choisissez l’onglet **Modèles enregistrés**, puis choisissez **Groupes de modèles**. Vérifiez que le groupe de modèles que vous venez de créer apparaît dans la liste des groupes de modèles.
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#### [ Studio Classic ]
1. Connectez-vous à Amazon SageMaker Studio Classic. Pour plus d'informations, consultez [Lancer Amazon SageMaker Studio Classic](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/studio-launch.html).
1. Dans le volet de navigation de gauche, choisissez l’icône **Accueil** (![\[Black square icon representing a placeholder or empty image.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/sagemaker/latest/dg/images/studio/icons/house.png)).
1. Choisissez **Modèles**, puis **Registre des modèles**.
1. Choisissez **Actions**, puis **Créer un groupe de modèles**.
1. Dans la boîte de dialogue **Créer un groupe de modèles**, saisissez les informations suivantes :
+ Entrez le nom du nouveau groupe de modèles dans le champ **Nom du groupe de modèles**.
+ (Facultatif) Entrez une description du groupe de modèles dans le champ **Description**.
+ (Facultatif) Entrez les paires clé-valeur que vous voulez associer au groupe de modèles dans le champ **Balises**. Pour obtenir des informations sur l'utilisation des balises, consultez [Balisage des ressources AWS](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/aws_tagging.html) dans la *Références générales AWS*.
+ (Facultatif) Choisissez un projet auquel associer le groupe de modèles dans le champ **Projet**. Pour obtenir des informations sur la création de projets, consultez [MLOps Automatisation avec des SageMaker projets](sagemaker-projects.md).
1. Choisissez **Create model group (Créer un groupe de modèles)**.
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