Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.

# Langkah 3: Tambahkan versi produk awal
<a name="add-initial-version"></a>

 Halaman ini memandu Anda dengan menambahkan versi awal produk Anda. Produk Anda mungkin memiliki beberapa versi sepanjang siklus hidupnya, dan setiap versi diidentifikasi oleh AI SageMaker ARN yang unik. 

1.  Di bawah **Nama Sumber Daya Amazon (ARNs)**: 

   1.  Masukkan model atau algoritma Amazon SageMaker AI ARN. 
      +  Contoh paket model ARN: `arn:aws:sagemaker:<region>:<account-id>:model-package/<model-package-name>` 

         Untuk menemukan paket model ARN Anda, lihat Paket [model pasar saya](https://console.aws.amazon.com/sagemaker/home#/model-packages/my-resources). 
      +  Contoh algoritma ARN: `arn:aws:sagemaker:<region>:<account-id>:algorithm/<algorithm-name>` 

         Untuk menemukan ARN sumber daya algoritme Anda, lihat Algoritma [saya](https://console.aws.amazon.com/sagemaker/home#/algorithms/my-resources). 

   1.  Masukkan peran akses IAM ARN. 

       Contoh IAM ARN: `arn:aws:iam::<account-id>:role/<role-name>` 

1.  Di bawah **Informasi versi**, masukkan **nama Versi** dan **Catatan rilis.** . 

1.  Di bawah **Detail input Model**, masukkan ringkasan input model dan berikan data input sampel untuk input pekerjaan real-time dan batch. Secara opsional, Anda dapat memberikan batasan input apa pun. 

1.  (Opsional) Di bawah **parameter Input**, berikan informasi rinci tentang setiap parameter input yang didukung oleh produk Anda. Anda dapat memberikan nama parameter, deskripsi, kendala, dan menentukan apakah parameter diperlukan atau opsional. Anda dapat memberikan hingga 24 parameter input. 

1.  (Opsional) Di bawah **atribut Kustom**, berikan parameter pemanggilan kustom yang didukung oleh produk Anda. Untuk setiap atribut, Anda dapat memberikan nama, deskripsi, batasan, dan menentukan apakah atribut diperlukan atau opsional. 

1.  Di bawah **Detail keluaran Model**, masukkan ringkasan output model dan berikan data keluaran sampel untuk output pekerjaan real-time dan batch. Secara opsional, Anda dapat memberikan batasan output apa pun. 

1.  (Opsional) Di bawah **parameter Output**, berikan informasi rinci tentang setiap parameter output yang didukung oleh produk Anda. Anda dapat memberikan nama parameter, deskripsi, kendala, dan menentukan apakah parameter diperlukan atau opsional. Anda dapat memberikan hingga 24 parameter output. 

1.  Di bawah **Petunjuk penggunaan**, berikan instruksi yang jelas untuk menggunakan model Anda secara efektif seperti praktik terbaik, cara menangani kasus tepi umum, atau saran pengoptimalan kinerja. 

1.  Di bawah **repositori Git dan tautan notebook, berikan tautan** ke buku catatan contoh dan repositori Git. Contoh notebook harus menyertakan cara memanggil model Anda. Repositori Git Anda harus menyertakan buku catatan, file data, dan alat pengembang lainnya. 

1.  Di bawah **Jenis instans** yang direkomendasikan, pilih jenis instans yang direkomendasikan untuk produk Anda. 

   Untuk *paket model*, Anda akan memilih jenis instans yang direkomendasikan untuk transformasi batch dan inferensi waktu nyata.

   Untuk *paket algoritme*, Anda akan memilih jenis instans yang direkomendasikan untuk pekerjaan pelatihan.
**catatan**  
 Jenis instans yang tersedia untuk dipilih terbatas pada yang didukung oleh model atau paket algoritme Anda. Jenis instans yang didukung ini ditentukan saat Anda pertama kali membuat sumber daya di Amazon SageMaker AI. Ini memastikan bahwa produk Anda hanya terkait dengan konfigurasi perangkat keras yang dapat menjalankan solusi pembelajaran mesin Anda secara efektif. 

1. Pilih **Berikutnya** untuk pindah ke langkah berikutnya di wizard.