本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

# 提交模型匯入任務
<a name="model-customization-import-model-job"></a>

您可以使用 API、 AWS CLI或使用 AWSSDK，在 Amazon Bedrock 主控台中提交模型匯入任務，將模型匯入 Amazon Bedrock。在任務中，您會指定 Amazon S3 URI 作為模型檔案的來源。或者，如果您在 Amazon SageMaker AI 中建立了模型，則可以指定 SageMaker AI 模型。在模型匯入期間，匯入任務會自動偵測模型的架構。模型匯入任務可能需要幾分鐘的時間。在任務期間，Amazon Bedrock 會驗證匯入的模型是否使用相容的模型架構。

下列程序說明如何透過匯入您已自訂的模型來建立自訂模型。選取與您所選方法對應的索引標籤，然後依照步驟進行。

------
#### [ Console ]

若要在主控台中提交模型匯入任務，請完成下列步驟。

1. 如果您要從 Amazon S3 匯入模型檔案，請將模型轉換為 Hugging Face 格式。

   1. 如果您的模型是 Mistral AI 模型，請使用 [convert\$1mistral\$1weights\$1to\$1hf.py](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mistral/convert_mistral_weights_to_hf.py)。

   1. 如果您的模型是 Llama 模型，請參閱 [convert\$1llama\$1weights\$1to\$1hf.py](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/llama/convert_llama_weights_to_hf.py)。

   1. 將模型檔案上傳至 AWS 帳戶中的 Amazon S3 儲存貯體。如需詳細資訊，請參閱[將物件上傳至儲存貯體](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/uploading-an-object-bucket.html)。

   1. 如果您使用跨帳戶 Amazon S3 或 KMS 金鑰來匯入自訂模型，請讓 Amazon Bedrock 存取您 AWS 帳戶Amazon S3 或 KMS 金鑰。如需詳細資訊，請參閱[自訂模型匯入任務的 Amazon S3 儲存貯體跨帳戶存取權](cross-account-access-cmi.md)。

1. 在 Amazon Bedrock 主控台中，從左側導覽窗格的**基礎模型**下選擇**匯入的模型**。

1. 選擇**模型**標籤。

1. 選擇 **Import model (匯入模型)**。

1. 在**匯入**索引標籤中，選擇**匯入模型**以開啟**匯入模型**頁面。

1. 在**模型詳細資訊**區段中，執行下列動作：

   1. 在**模型名稱**中，輸入模型的名稱。

   1. (選用) 若要建立[標籤](tagging.md)與模型相關聯，請展開**標籤**區段，然後選取**新增標籤**。

1. 在**匯入任務名稱**區段中，執行下列動作：

   1. 在**任務名稱**中，輸入模型匯入任務的名稱。

   1. (選用) 若要建立[標籤](tagging.md)與自訂模型相關聯，請展開**標籤**區段，然後選取**新增標籤**。

1. 在**模型匯入設定**中，選取您要使用的匯入選項。
   + 選取 **Amazon S3 儲存貯體**或 **Amazon SageMaker AI 模型**以指定匯入來源。
   + 如果您要從 Amazon S3 儲存貯體匯入模型檔案，請在 **S3 位置**中輸入 Amazon S3 位置。或者，您可以選擇**瀏覽 S3** 來選擇檔案位置。
   + 如果您要從 Amazon SageMaker AI 匯入模型，請選擇 **Amazon SageMaker AI 模型**，然後選擇要在 **SageMaker AI 模型**中匯入的 SageMaker AI 模型。

1. 輸入 **VPC 設定** (選用) 以選擇 VPC 組態來存取位於 VPC 中的 Amazon S3 資料來源。您可以在 Amazon VPC 中建立和管理 VPC、子網路和安全群組。如需 Amazon VPC 的詳細資訊，請參閱 [(選用) 使用 VPC 保護自訂模型匯入任務](vpc-custom-model-import.md)。

1. 選取**加密**，依預設使用您擁有和管理的AWS金鑰來加密您的資料。如果選取**自訂加密設定 (進階)**，您也可以選擇不同的金鑰。

1. 在**服務存取**區段中，選取下列其中一項：
   + **建立並使用新的服務角色** — 輸入服務角色的名稱。
   + **使用現有服務角色** — 從下拉式清單中選取服務角色。若要查看現有服務角色所需的許可，請選擇**檢視許可詳細資訊**。

     如需有關使用適當許可設定服務角色的詳細資訊，請參閱 [建立用於匯入預先訓練模型的服務角色](model-import-iam-role.md)。
**注意**  
如果您使用的是跨帳戶 Amazon S3 或 KMS 金鑰，請編輯服務角色政策，並將 指定的帳戶 ID 取代`aws:ResourceAccount`為儲存貯體擁有者AWS的帳戶 ID。

1. 選擇**匯入**。

1. 在**自訂模型**頁面上，選擇**匯入**。

1. 在**任務**區段中，檢查匯入任務的狀態。您選擇的模型名稱可識別模型匯入任務。如果模型的**狀態**值為完成，表示任務**已完成**。

1. 執行下列動作，取得模型的模型 ID。

   1. 在**匯入的模型**頁面上，選擇**模型**索引標籤。

   1. 從 **ARN** 資料欄複製您要使用的模型 ARN。

1. 使用您的模型進行推論呼叫。如需詳細資訊，請參閱[使用 InvokeModel 提交單一提示](inference-invoke.md)。您可以使用模型搭配隨需輸送量。

   您也可以在 Amazon Bedrock 文字[遊樂場](playgrounds.md)中使用模型。

------
#### [ API ]

**請求**

使用 [Amazon Bedrock 控制平面端點](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/bedrock.html#br-cp)傳送 [CreateModelImportJob](https://docs.aws.amazon.com//bedrock/latest/APIReference/API_CreateModelImportJob.html) (請參閱請求與回應格式和欄位詳細資訊的連結) 請求，以提交自訂模型匯入任務。您至少必須提供下列欄位。
+ `roleArn` – 具有匯入模型許可的服務角色 ARN。如果您使用主控台，Amazon Bedrock 可以自動建立具有適當許可的角色，或者您可以依照 [建立用於匯入預先訓練模型的服務角色](model-import-iam-role.md) 中的步驟建立自訂角色。
**注意**  
如果您包含 `vpcConfig` 欄位，請確定角色具有存取 VPC 的適當許可。如需範例，請參閱 [將 VPC 許可連接到自訂模型匯入角色。](vpc-custom-model-import.md#vpc-data-access-role-cmi)
+ `importedModelName` – 提供新匯入模型的名稱。
+ `jobName` – 提供匯入任務的名稱。
+ `modelDataSource` – 匯入模型的資料來源。

若要防止請求完成多次，請包含 `clientRequestToken`。

您可以針對額外組態包含下列選用欄位。
+ `jobTags` 和/或 `importedModelTags` – 將[標籤](tagging.md)與匯入任務或匯入模型建立關聯。
+ `importedModelKmsKeyId` – 包含[自訂模型匯入的加密](https://docs.aws.amazon.com//bedrock/latest/userguide/encryption-import-model.html) KMS 金鑰，以加密匯入的模型。
+ `vpcConfig` – 將 vpc 組態納入 [(選用) 使用 VPC 保護自訂模型匯入任務](vpc-custom-model-import.md)。

**回應**

回應會針對您用來在其他操作中識別匯入任務的匯入任務傳回 `jobArn`。

匯入任務需要一段時間才能完成。您可以呼叫 [GetModelImportJob](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_GetModelImportJob.html) 操作並檢查回應中的 `Status` 欄位，以檢查目前狀態。您可以使用 [ListModelImportJobs](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_ListModelImportJobs.html) 列出目前的匯入任務。

若要取得您匯入的模型清單，請呼叫 [ListImportedModels](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_ListImportedModels.html)。若要取得特定匯入模型的相關資訊，請呼叫 [GetImportedModel](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_GetImportedModel.html)。

若要刪除匯入的模型，請呼叫 [DeleteImportedModel](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_DeleteImportedModel.html)。

------