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# Etapa 3: Adicionar uma versão do produto inicial
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 Esta página orienta você em meio à adição da versão inicial do produto. O produto pode ter várias versões em todo o ciclo de vida, e cada versão é identificada por um ARN do SageMaker AI exclusivo. 

1.  Em **Nomes do recurso da Amazon (ARNs)**: 

   1.  Insira o modelo ou o algoritmo do ARN do Amazon SageMaker AI. 
      +  ARN do pacote de modelos de exemplo: `arn:aws:sagemaker:<region>:<account-id>:model-package/<model-package-name>` 

         Para encontrar o ARN do pacote de modelos, consulte [Meus pacotes de modelos do mercado](https://console.aws.amazon.com/sagemaker/home#/model-packages/my-resources). 
      +  ARN do algoritmo de exemplo: `arn:aws:sagemaker:<region>:<account-id>:algorithm/<algorithm-name>` 

         Para encontrar o ARN do recurso de algoritmo, consulte [Meus algoritmos](https://console.aws.amazon.com/sagemaker/home#/algorithms/my-resources). 

   1.  Insira o ARN da função de acesso do IAM. 

       ARN do IAM de exemplo: `arn:aws:iam::<account-id>:role/<role-name>` 

1.  Em **Informações da versão**, insira o **Nome da versão** e as **Notas da versão**. 

1.  Em **Detalhes da entrada do modelo**, insira um resumo das entradas de modelo e forneça dados de entrada de exemplo para entradas de trabalho em lote e em tempo real. Você também pode oferecer eventuais limitações de entrada. 

1.  (Opcional) Em **Parâmetros de entrada**, dê informações detalhadas sobre cada parâmetro de entrada compatível com o produto. Você pode fornecer o nome do parâmetro, uma descrição, restrições e especificar se o parâmetro é obrigatório ou opcional. Você pode fornecer até 24 parâmetros de entrada. 

1.  (Opcional) Em **Atributos personalizados**, forneça todos os parâmetros de invocação personalizados compatíveis com o produto. Para cada atributo, você pode fornecer um nome, descrição, restrições e especificar se o atributo é obrigatório ou opcional. 

1.  Em **Detalhes da saída do modelo**, insira um resumo das saídas de modelo e forneça dados de saída de exemplo para saídas de trabalho em lote e em tempo real. Você também pode oferecer eventuais limitações de saída. 

1.  (Opcional) Em **Parâmetros de saída**, dê informações detalhadas sobre cada parâmetro de saída compatível com o produto. Você pode fornecer o nome do parâmetro, uma descrição, restrições e especificar se o parâmetro é obrigatório ou opcional. Você pode fornecer até 24 parâmetros de saída. 

1.  Em **Instruções de uso**, dê instruções claras de uso do modelo de maneira eficaz, como práticas recomendadas, como lidar com casos de borda comuns ou sugestões de otimização do desempenho. 

1.  Em **Links de caderno e repositório do Git**, dê links para cadernos de exemplo e repositórios do Git. Os cadernos de amostra devem incluir como invocar o modelo. O repositório do Git deve incluir cadernos, arquivos de dados e outras ferramentas para desenvolvedores. 

1.  Em **Tipos de instância recomendados**, selecione os tipos de instância recomendados para o produto. 

   Para *pacotes de modelos*, você selecionará os tipos de instância recomendados para transformação em lote e inferência em tempo real.

   Para *pacotes de algoritmos*, você selecionará o tipo de instância recomendado para tarefas de treinamento.
**nota**  
 Os tipos de instância disponíveis para seleção são limitados aos compatíveis com o pacote de modelos ou algoritmos. Esses tipos de instância compatíveis foram determinados quando você criou inicialmente os recursos no Amazon SageMaker AI. Isso garante que o produto só seja associado a configurações de hardware que possam executar com eficiência a solução de machine learning. 

1. Escolha **Próximo** para avançar à próxima etapa no assistente.