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# 사전 조건 완료
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모델을 패키징하려면 다음을 수행하여야 합니다.

1. **SageMaker AI Neo로 기계 학습 모델을 컴파일합니다.**

   아직 수행하지 않은 경우 SageMakerNeo로 모델을 컴파일합니다. 모델 컴파일 방법에 대한 자세한 정보는Neo[로 모델 컴파일 및 배포하기](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/neo.html)에서 확인하세요. SageMakerNeo를 처음 사용하는 경우,Neo[ 엣지 디바이스 시작하기](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/neo-getting-started-edge.html)를 참조하세요.

1. **컴파일 작업 이름을 가져옵니다.**

   SageMakerNeo로 모델을 컴파일할 때 사용한 컴파일 작업 이름을 입력합니다. [https://console.aws.amazon.com/sagemaker/](https://console.aws.amazon.com/sagemaker/) SageMaker AI 콘솔을 열고 **컴파일 작업을** 선택하여 AWS 계정에 제출된 컴파일 목록을 찾습니다. 제출된 컴파일 작업 이름은 **이름** 열에 있습니다

1. **IAM ARN을 가져옵니다.**

   모델을 다운로드 및 업로드하고 SageMakerNeo에 문의하는 데 사용할 수 있는 IAM 역할의 Amazon 리소스 이름(ARN)이 필요합니다.

   다음 중 한 가지 방법으로 IAM ARN을 가져옵니다.
   + **SageMaker AI Python SDK를 사용한 프로그래밍 방식**

     ```
     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>
     ```

     SageMaker Python SDK 사용에 대한 자세한 내용은 [SageMaker AI Python SDK API](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/index.html)를 참조하세요.
   + ** AWS Identity and Access Management (IAM) 콘솔 사용**

     [https://console.aws.amazon.com/iam/](https://console.aws.amazon.com/iam/)에서 IAM 콘솔로 이동합니다. IAM **리소스** 섹션에서 **역할**을 선택하여 사용자 AWS 계정에 있는 역할 목록을 확인합니다. `AmazonSageMakerFullAccess`, `AWSIoTFullAccess`, `AmazonS3FullAccess`이(가) 있는 역할을 선택하거나 생성합니다.

     IAM에 대한 자세한 내용은 [IAM이란?](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/introduction.html)을 참조하세요.

1. **S3 버킷 URI를 확보합니다.**

   Neo로 컴파일된 모델, Edge Manager 패키징 작업 출력, 디바이스 플릿 샘플 데이터를 저장하려면 Amazon Simple Storage Service(S3) 버킷 URI가 하나 이상 있어야 합니다.

   다음 중 한 가지 방법으로 Amazon S3 버킷을 생성합니다.
   + **SageMaker AI Python SDK를 사용한 프로그래밍 방식**

     세션 중에 기본 Amazon S3 버킷을 사용할 수 있습니다. 기본 버킷은 `sagemaker-{region}-{aws-account-id}` 형식을 기반으로 생성됩니다. SageMaker Python SDK로 기본 버킷을 생성하는 방법은 다음과 같습니다.

     ```
     import sagemaker
     
     session=sagemaker.create_session()
     
     bucket=session.default_bucket()
     ```
   + **Amazon S3 콘솔 사용**

     [https://console.aws.amazon.com/s3/](https://console.aws.amazon.com/s3/)에서 Amazon S3 콘솔을 열고 [S3 버킷을 생성하려면 어떻게 해야 하나요?](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/user-guide/create-bucket.html)에서 단계별 지침을 확인합니다.