本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异，则一律以英文原文为准。
# 列出您自己的算法和模型，其中包含 AWS Marketplace
销售 Amazon SageMaker AI 算法和模型包分为三个步骤：
1. 开发您的算法或模型，并将其打包到 Docker 容器中。有关信息，请参阅[在 Amazon A SageMaker I 中开发算法和模型](sagemaker-marketplace-develop.md)。
1. 在 SageMaker AI 中创建算法或模型包资源。有关信息，请参阅[创建算法和模型包资源](sagemaker-mkt-create.md)。
1. 注册为卖家， AWS Marketplace 并在上架您的算法或模型包 AWS Marketplace。有关注册成为卖家的信息，请参阅《 AWS Marketplace 提供商用户指南》**中的[卖家入门](https://docs.aws.amazon.com/marketplace/latest/userguide/user-guide-for-sellers.html)。有关列出算法和模型包并从[中获利的信息，请参阅《* AWS Marketplace 提供者用户指南》*中的 “在 Marketplace for AWS Machine Learning 中列出算法和模型包](https://docs.aws.amazon.com/marketplace/latest/userguide/listing-algorithms-and-model-packages-in-aws-marketplace-for-machine-learning.html)”。
![\[卖家在 SageMaker AI 中的工作流程。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/sagemaker/latest/dg/images/seller-flow.png)
## 主题
+ [在 Amazon A SageMaker I 中开发算法和模型](sagemaker-marketplace-develop.md)
+ [创建算法和模型包资源](sagemaker-mkt-create.md)
+ [在上列出你的算法或模型 Package AWS Marketplace](sagemaker-mkt-list.md)
# 在 Amazon A SageMaker I 中开发算法和模型
在创建要在 Amazon A SageMaker I 中使用或列出的算法和模型包资源之前 AWS Marketplace，您必须开发它们并将它们打包到 Docker 容器中。
**注意**
当创建用于列出的算法和模型包时 AWS Marketplace， SageMaker AI 会扫描容器中是否存在支持的操作系统上的安全漏洞。
只支持以下操作系统版本：
Debian：6.0、7、8、9、10
Ubuntu：12.04、12.10、13.04、14.04、14.10、15.04、15.10、16.04、16.10、17.04、17.10、18.04、18.10
CentOS：5、6、7
Oracle Linux：5、6、7
Alpine：3.3、3.4、3.5
Amazon Linux
**Topics**
+ [在 SageMaker AI 中开发算法](#sagmeaker-mkt-develop-algo)
+ [在 SageMaker AI 中开发模型](#sagemaker-mkt-develop-model)
## 在 SageMaker AI 中开发算法
应将算法打包为 docker 容器并存储在 Amazon ECR 中，以便在 AI 中使用。 SageMaker Docker 容器包含用于运行训练作业的训练代码，以及（可选）用于从使用该算法训练的模型中获取推理的推理代码。
有关在 SageMaker AI 中开发算法并将其打包为容器的信息，请参阅[用于训练和部署模型的 Docker 容器](docker-containers.md)。有关如何创建算法容器的完整示例，请参阅示例笔记本，网址为[https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/advanced\$1functionality/scikit\$1bring\$1your\$1own/scikit\$1bring\$1your\$1own.html](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/advanced_functionality/scikit_bring_your_own/scikit_bring_your_own.html)。您还可以在笔记本实例中找到示例 SageMaker 笔记本。笔记本位于 **Advanced Functionality (高级功能)** 部分，名为 `scikit_bring_your_own.ipynb`。
在创建要发布的算法资源之前，请务必对算法进行全面测试 AWS Marketplace。
**注意**
当买家订阅您的容器化产品时，Docker 容器运行在隔离（无 Internet 连接）的环境中。在您创建容器时，请勿通过 Internet 进行传出调用。也不允许拨打 AWS 服务电话。
## 在 SageMaker AI 中开发模型
SageMaker AI 中的可部署模型由推理代码、模型工件、用于访问资源的 IAM 角色以及在 AI 中 SageMaker 部署模型所需的其他信息组成。模型构件是使用机器学习算法训练模型的结果。推理代码必须打包在 Docker 容器中并存储在 Amazon ECR 中。您可以将模型构件打包到与推理代码相同的容器中，也可将其存储在 Amazon S3 中。
您可以通过在 AI 中运行训练作业或在 SageMaker AI 之外训练机器学习算法来创建模型。 SageMaker 如果您在 SageMaker AI 中运行训练作业，则生成的模型工件`ModelArtifacts`将在现场用于响应对[DescribeTrainingJob](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_DescribeTrainingJob.html)操作的调用。有关如何开发 SageMaker AI 模型容器的信息，请参阅[具有自定义推理代码的容器](your-algorithms-inference-main.md)。有关如何使用在 SageMaker AI 之外训练的模型创建模型容器的完整示例，请参阅示例笔记本，网址为[https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/advanced\$1functionality/xgboost\$1bring\$1your\$1own\$1model/xgboost\$1bring\$1your\$1own\$1model.html](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/advanced_functionality/xgboost_bring_your_own_model/xgboost_bring_your_own_model.html)。
在创建要发布的模型包之前，请务必对模型进行全面测试 AWS Marketplace。
**注意**
当买家订阅您的容器化产品时，Docker 容器运行在隔离（无 Internet 连接）的环境中。在您创建容器时，请勿通过 Internet 进行传出调用。也不允许拨打 AWS 服务电话。
# 在上列出你的算法或模型 Package AWS Marketplace
在 Amazon A SageMaker I 中创建并验证您的算法或模型后，请在上 AWS Marketplace架您的产品。上架流程使您的产品在 AWS Marketplace 和 SageMaker AI 控制台中可用。
要发布商品 AWS Marketplace，您必须是注册卖家。要进行注册，请使用 AWS Marketplace 管理门户 (AMMP) 中的自助注册流程。有关信息，请参阅《 AWS Marketplace 提供商用户指南》**中的[卖家入门](https://docs.aws.amazon.com/marketplace/latest/userguide/user-guide-for-sellers.html)。当您从 Amazon A SageMaker I 控制台开始商品发布流程时，我们会检查您的卖家注册状态。如果您尚未注册，我们将指导您完成此操作。
要开始上架过程，请执行以下操作之一：
+ 在 A SageMaker I 控制台中，选择产品，选择**操作**，然后选择**发布新的 ML Marketplace 清单**。这会保留您的产品参考、Amazon 资源名称 (ARN)，并将您定向到 AMMP 以创建产品上架。
+ 转到[机器学习上架过程](https://aws.amazon.com/marketplace/management/ml-products/)，手动输入 Amazon 资源名称 (ARN)，然后开始上架您的产品。此过程会延续您在 SageMaker 人工智能中创建产品时输入的产品元数据。对于算法上架，该信息包括支持的实例类型和超参数。此外，您可以像输入其他 AWS Marketplace 产品一样输入产品描述、促销信息和支持信息。