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# Creazione di una risorsa pacchetto di modelli


Per creare una risorsa per il pacchetto di modelli da utilizzare per creare modelli distribuibili in Amazon SageMaker AI e pubblicarli su, Marketplace AWS specifica le seguenti informazioni:
+ Il container Docker che contiene il codice di inferenza o la risorsa algoritmo utilizzata per addestrare il modello.
+ La posizione degli artefatti del modello. Gli artefatti del modello possono essere compressi nello stesso container Docker del codice di inferenza oppure possono essere memorizzati in Amazon S3.
+ I tipi di istanza supportati dal pacchetto di modelli per i processi di inferenza in tempo reale e di trasformazione in batch.
+ Profili di convalida, ovvero processi di trasformazione in batch eseguiti dall' SageMaker intelligenza artificiale per testare il codice di inferenza del pacchetto modello.

  Prima di pubblicare i pacchetti modello su Marketplace AWS, devi convalidarli. Ciò garantisce che acquirenti e venditori possano essere certi che i prodotti funzionino in Amazon SageMaker AI. Puoi mettere in vendita i prodotti Marketplace AWS solo se la convalida ha esito positivo. 

  Per la procedura di convalida usa il profilo di convalida e i dati di esempio per eseguire le seguenti attività di convalida:

  1. Creare un modello nell'account utilizzando l'immagine di inferenza del pacchetto di modelli e gli artefatti del modello opzionali che sono memorizzati in Amazon S3.
**Nota**  
Un pacchetto di modelli è specifico per la Regione in cui viene creato. Il bucket S3 in cui sono archiviati gli artefatti del modello devono trovarsi nella stessa Regione in cui è stato creato il pacchetto di modelli.

  1. Crea un processo di trasformazione nel tuo account utilizzando il modello per verificare che la tua immagine di inferenza funzioni con l'intelligenza artificiale. SageMaker 

  1. Creare un profilo di convalida.
**Nota**  
Nel profilo di convalida, fornisci solo i dati che vuoi esporre pubblicamente.

  La convalida può impiegare anche qualche ora. Per vedere lo stato dei lavori nel tuo account, nella console SageMaker AI, consulta le pagine **Transform jobs**. Se la convalida fallisce, puoi accedere ai report di scansione e convalida dalla console SageMaker AI. Dopo la correzione degli errori, ricrea l'algoritmo. Quando lo stato dell'algoritmo è impostato`COMPLETED`, trovalo nella console SageMaker AI e avvia il processo di quotazione
**Nota**  
Per pubblicare il pacchetto modello su Marketplace AWS, è necessario almeno un profilo di convalida.

Puoi creare un pacchetto modello utilizzando la console SageMaker AI o utilizzando l' SageMaker API.

**Topics**
+ [

## Creazione di una risorsa pacchetto di modelli (console)
](#sagemaker-mkt-create-model-pkg-console)
+ [

## Creazione di una risorsa pacchetto di modelli (API)
](#sagemaker-mkt-create-model-pkg-api)

## Creazione di una risorsa pacchetto di modelli (console)


**Per creare un pacchetto modello nella console SageMaker AI:**

1. Apri la console SageMaker AI all'indirizzo [https://console.aws.amazon.com/sagemaker/](https://console.aws.amazon.com/sagemaker/).

1. Dal menu a sinistra, scegli **Inferenza**.

1. Scegli **Pacchetti di modelli Marketplace** e seleziona **Crea pacchetto di modelli Marketplace**.

1. Nella pagina **Specifiche dell'inferenza**, inserisci le seguenti informazioni:

   1. Per **Nome del pacchetto di modelli**, digita un nome per il pacchetto di modelli. Il nome del pacchetto modello deve essere univoco nel tuo account e nella AWS regione. Il nome deve essere composto da 1 a 64 caratteri. I caratteri validi sono a–z, A-Z, 0–9 e - (trattino).

   1. Digita una descrizione per il pacchetto di modelli. Questa descrizione appare nella console SageMaker AI e in Marketplace AWS.

   1. Per **Opzioni di specificazione di inferenza**, scegli **Fornire il percorso dell'immagine di inferenza e gli artefatti dei modelli** per creare un pacchetto di modelli utilizzando un container di inferenza e artefatti del modello. Scegli **Fornisci l'algoritmo usato per l'addestramento e i relativi artefatti del modello** per creare un pacchetto di modelli da una risorsa algoritmo che hai creato o a cui sei iscritto da Marketplace AWS.

   1. Se scegli **Fornisci il percorso dell'immagine di inferenza e gli artefatti dei modelli** per **Opzioni di specificazione di inferenza**, inserisci le seguenti informazioni per **Definizione del container** e **Risorse supportate**:

      1. Per **Posizione dell'immagine di inferenza**, digita il percorso dell'immagine che contiene il codice di inferenza. L'immagine deve essere archiviata come container Docker in Amazon ECR.

      1. Per **Posizione degli artefatti dei modelli di dati**, digita il percorso in S3 in cui gli artefatti di modello sono archiviati.

      1. Per **Nome host container DNS**, digita il nome dell'host DNS da usare per il container.

      1. Per i **tipi di istanze supportati per l'inferenza in tempo reale**, scegli i tipi di istanza supportati dal tuo pacchetto modello per l'inferenza in tempo reale dagli endpoint ospitati dall' SageMaker intelligenza artificiale.

      1. Per **Tipi di istanze supportati per le operazioni di trasformazione in batch**, scegli i tipi di istanza supportati dal pacchetto di modelli per i processi di trasformazione in batch.

      1. Per **Tipi di contenuto supportati**, digita i tipi di contenuto che il pacchetto di modelli si aspetta come richieste di inferenza.

      1. Per **Tipi MIME di risposta supportati**, digita i tipi MIME utilizzati dal pacchetto di modelli per fornire le inferenze.

   1. Se scegli **Fornisci l'algoritmo usato per l'addestramento e i relativi artefatti del modello** per **Opzioni di specificazione dell'inferenza**, inserisci le seguenti informazioni:

      1. Per **ARN dell'algoritmo**, digita il nome della risorsa Amazon (ARN) della risorsa algoritmo da utilizzare per creare il pacchetto di modelli.

      1. Per **Posizione degli artefatti dei modelli di dati**, digita il percorso in S3 in cui gli artefatti di modello sono archiviati.

   1. Scegli **Next (Successivo)**.

1. Nella pagina **Convalida e scansione**, inserisci le seguenti informazioni:

   1. Per **Pubblica questo pacchetto modello su Marketplace AWS**, scegli **Sì** per pubblicare il pacchetto modello su. Marketplace AWS

   1. Per **Convalida questa risorsa**, scegli **Sì** se desideri che SageMaker AI esegua i processi di trasformazione in batch da te specificati per testare il codice di inferenza del tuo pacchetto modello.
**Nota**  
Per pubblicare il pacchetto modello su Marketplace AWS, il pacchetto modello deve essere convalidato.

   1. Per **il ruolo IAM**, scegli un ruolo IAM con le autorizzazioni necessarie per eseguire lavori di trasformazione in batch nell' SageMaker IA oppure scegli **Crea un nuovo ruolo** per consentire all' SageMaker IA di creare un ruolo a cui è associata la policy `AmazonSageMakerFullAccess` gestita. Per informazioni, consulta [Come utilizzare i ruoli di esecuzione dell' SageMaker IA](sagemaker-roles.md).

   1. Per **Profilo di convalida**, specifica i seguenti valori:
      + Un nome per il profilo di convalida.
      + Una **definizione del processo di trasformazione**. È un blocco JSON che descrive un processo di trasformazione in batch. Il formato è uguale a quello del parametro di input [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_TransformJobDefinition.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_TransformJobDefinition.html) dell'API [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateAlgorithm.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateAlgorithm.html).

1. Scegli **Crea pacchetto di modelli marketplace**.

## Creazione di una risorsa pacchetto di modelli (API)


Per creare un pacchetto modello utilizzando l' SageMaker API, chiama l'[https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateModelPackage.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateModelPackage.html)API.