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

# Prasyarat lengkap
<a name="edge-packaging-job-prerequisites"></a>

Untuk mengemas model, Anda harus melakukan hal berikut:

1. **Kompilasi model pembelajaran mesin Anda dengan SageMaker AI Neo.**

   Jika Anda belum melakukannya, kompilasi model Anda dengan SageMaker Neo. Untuk informasi selengkapnya tentang cara mengkompilasi model Anda, lihat [Mengompilasi dan Menerapkan Model](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/neo.html) dengan Neo. Jika Anda adalah pengguna pertama kali SageMaker Neo, lakukan [Memulai dengan Perangkat Neo Edge](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/neo-getting-started-edge.html).

1. **Dapatkan nama pekerjaan kompilasi Anda.**

   Berikan nama nama pekerjaan kompilasi yang Anda gunakan saat Anda menyusun model Anda dengan SageMaker Neo. Buka konsol SageMaker AI di [https://console.aws.amazon.com/sagemaker/](https://console.aws.amazon.com/sagemaker/)dan pilih **pekerjaan Kompilasi** untuk menemukan daftar kompilasi yang telah dikirimkan ke AWS akun Anda. Nama-nama pekerjaan kompilasi yang dikirimkan ada di kolom **Nama**.

1. **Dapatkan IAM ARN Anda.**

   Anda memerlukan Nama Sumber Daya Amazon (ARN) dari peran IAM yang dapat Anda gunakan untuk mengunduh dan mengunggah model dan menghubungi Neo. SageMaker 

   Gunakan salah satu metode berikut untuk mendapatkan ARN IAM Anda:
   + **Secara terprogram dengan AI SageMaker Python SDK**

     ```
     import sagemaker
     
     # Initialize SageMaker Session object so you can interact with AWS resources
     sess = sagemaker.Session()
     
     # Get the role ARN 
     role = sagemaker.get_execution_role()
     
     print(role)
     >> arn:aws:iam::<your-aws-account-id>:role/<your-role-name>
     ```

     Untuk informasi selengkapnya tentang penggunaan SageMaker Python SDK, lihat AI [SageMaker Python](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/index.html) SDK API.
   + **Menggunakan konsol AWS Identity and Access Management (IAM)**

     Arahkan ke konsol IAM di [https://console.aws.amazon.com/iam/](https://console.aws.amazon.com/iam/). Di bagian **Sumber Daya** IAM, pilih **Peran** untuk melihat daftar peran di AWS akun Anda. Pilih atau buat peran yang memiliki`AmazonSageMakerFullAccess`,`AWSIoTFullAccess`, dan`AmazonS3FullAccess`.

     Untuk informasi lebih lanjut tentang IAM, lihat [Apa itu IAM](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/introduction.html)?

1. **Memiliki URI bucket S3.**

   Anda harus memiliki setidaknya satu URI bucket Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) untuk menyimpan model yang dikompilasi NEO, output dari pekerjaan pengemasan Edge Manager, dan data sampel dari armada perangkat Anda.

   Gunakan salah satu metode berikut untuk membuat bucket Amazon S3:
   + **Secara terprogram dengan AI SageMaker Python SDK**

     Anda dapat menggunakan bucket Amazon S3 default selama sesi berlangsung. Bucket default dibuat berdasarkan format berikut:`sagemaker-{region}-{aws-account-id}`. Untuk membuat bucket default dengan SageMaker Python SDK, gunakan yang berikut ini:

     ```
     import sagemaker
     
     session=sagemaker.create_session()
     
     bucket=session.default_bucket()
     ```
   + **Menggunakan konsol Amazon S3**

     Buka konsol Amazon S3 di [https://console.aws.amazon.com/s3/](https://console.aws.amazon.com/s3/)dan lihat [Bagaimana cara membuat Bucket S3](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/user-guide/create-bucket.html)? untuk step-by-step instruksi.