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# 建立模型套件資源
<a name="sagemaker-mkt-create-model-package"></a>

若要建立模型套件資源，您可以使用此資源在 Amazon SageMaker AI 中建立可部署模型，並在 上發佈，請 AWS Marketplace 指定下列資訊：
+ 包含推論程式碼的 Docker 容器，或是用來訓練模型的演算法資源。
+ 模型成品的位置。模型成品可以封裝在與推論程式碼相同的 Docker 容器中，或是存放在 Amazon S3 內。
+ 您的模型套件針對即時推論和批次轉換工作所支援的執行個體類型。
+ 驗證設定檔，即 SageMaker AI 執行以用來測試您的模型套件推論程式碼的批次轉換工作。

  在 上列出模型套件之前 AWS Marketplace，您必須驗證它們。這可確保買方和賣方都能安心，相信產品能夠在 Amazon SageMaker AI 上正常運作。 AWS Marketplace 只有在驗證成功時，您才能在 上列出產品。

  驗證程序會使用您的驗證設定檔及範例資料，來執行下列驗證任務：

  1. 使用模型套件的推論映像及存放在 Amazon S3 中的選用模型成品，在您的帳戶中建立模型。
**注意**  
模型套件是專屬於您建立它們的區域。儲存模型成品的 S3 儲存貯體必須位在您建立模型套件的相同區域。

  1. 使用模型在您的帳戶中建立轉換工作，來驗證您的推論映像能夠搭配 SageMaker AI 運作。

  1. 建立驗證設定檔。
**注意**  
在您的驗證設定檔中，請只提供您要公開的資料。

  驗證可能需要耗費數小時。若要在您的帳戶中查看工作狀態，請在 SageMaker AI 主控台中，參閱**轉換工作**頁面。若驗證失敗，您可以從 SageMaker AI 主控台存取掃描和驗證報告。在修復問題之後，請重新建立演算法。演算法狀態為 `COMPLETED` 時，請在 SageMaker AI 主控台中尋找它，然後啟動列出程序
**注意**  
若要在 上發佈模型套件 AWS Marketplace，至少需要一個驗證設定檔。

您可以使用 SageMaker AI 主控台或使用 SageMaker API 來建立模型套件。

**Topics**
+ [

## 建立模型套件資源 (主控台)
](#sagemaker-mkt-create-model-pkg-console)
+ [

## 建立模型套件資源 (API)
](#sagemaker-mkt-create-model-pkg-api)

## 建立模型套件資源 (主控台)
<a name="sagemaker-mkt-create-model-pkg-console"></a>

**在 SageMaker AI 主控台建立模型套件：**

1. 開啟位在 [https://console.aws.amazon.com/sagemaker/](https://console.aws.amazon.com/sagemaker/) 的 SageMaker AI 主控台。

1. 從左側選單中選擇**推論**。

1. 選擇**市集模型套件**，然後選擇**建立市集模型套件**。

1. 在**推論規格**頁面上，提供以下資訊：

   1. 針對**模型套件名稱**，輸入您的模型套件的名稱。模型套件名稱在您的帳戶和 AWS 區域中必須是唯一的。名稱長度必須介於 1 至 64 個字元。有效字元為 a-z、A-Z、0-9 和 - (連字號)。

   1. 輸入您的模型套件的描述。此描述會出現在 SageMaker AI 主控台和 AWS Marketplace中。

   1. 針對**推論規格選項**，請選擇**提供推論映像和模型成品的位置**，使用推論容器和模型成品來建立模型套件。選擇**提供用來訓練的演算法及其模型成品**，從您建立或從 AWS Marketplace訂閱的演算法資源建立模型套件。

   1. 如果您針對**推論規格選項**選擇**提供推論映像和模型成品的位置**，請為**容器定義**和**支援的資源**提供下列資訊：

      1. 針對**推論映像位置**，輸入包含您的推論程式碼的映像路徑。請務必將該映像做為 Docker 容器存放在 Amazon ECR 中。

      1. 針對**模型資料成品位置**，輸入您存放模型成品的 S3 位置。

      1. 針對**容器 DNS 主機名稱**，輸入您針對容器所使用的 DNS 主機名稱。

      1. 針對**即時推論支援的執行個體類型**，請選擇您的模型套件針對 SageMaker AI 託管端點的即時推論所支援的執行個體類型。

      1. 針對**批次轉換任工作支援的執行個體類型**，請選擇您模型套件針對批次轉換工作所支援的執行個體類型。

      1. 針對**支援的內容類型**，請輸入您模型套件針對推論請求所預期的內容類型。

      1. 針對**支援的回應 MIME 類型**，請輸入您的模型套件用來提供推論的 MIME 類型。

   1. 如果您針對**推論規格選項**選擇**提供用於訓練的演算法及其模型成品**，請提供下列資訊：

      1. 針對**演算法 ARN**，請輸入用來建立模型套件的演算法資源 Amazon Resource Name (ARN)。

      1. 針對**模型資料成品位置)**，輸入您存放模型成品的 S3 位置。

   1. 選擇**下一步**。

1. 在**驗證與掃描**頁面上，提供以下資訊：

   1. 對於在 **上發佈此模型套件 AWS Marketplace**，選擇**是**以在 上發佈模型套件 AWS Marketplace。

   1. 對於**驗證此資源**，如果您希望 SageMaker AI 執行您指定來測試模型套件推論程式碼的批次轉換工作，請選擇**是**。
**注意**  
若要在 上發佈模型套件 AWS Marketplace，您的模型套件必須經過驗證。

   1. 針對 **IAM 角色**，請選擇擁有必要許可能在 SageMaker AI 執行批次轉換工作的 IAM 角色，或是選擇**建立新角色**來允許 SageMaker AI 建立已連接 `AmazonSageMakerFullAccess` 受管政策的角色。如需相關資訊，請參閱[如何使用 SageMaker AI 執行角色](sagemaker-roles.md)。

   1. 針對**驗證設定檔**，請指定下列項目：
      + 驗證設定檔的名稱。
      + **轉換工作定義**。此為描述批次轉換工作的 JSON 區塊。此處的格式與 [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateAlgorithm.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateAlgorithm.html) API 的 [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_TransformJobDefinition.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_TransformJobDefinition.html) 輸入參數相同。

1. 選擇**建立市集模型套件**。

## 建立模型套件資源 (API)
<a name="sagemaker-mkt-create-model-pkg-api"></a>

若要使用 SageMaker API 建立模型套件，請呼叫 [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateModelPackage.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateModelPackage.html) API。