create-model-package

Описание

Создаёт пакет модели, который можно использовать для создания моделей SageMaker или размещения в Amazon Web Services Marketplace, или версионированную модель, которая является частью группы моделей. Покупатели могут подписаться на пакеты моделей, размещённые в Amazon Web Services Marketplace, чтобы создать модели в SageMaker.

Чтобы создать пакет модели, указав Docker-контейнер, содержащий код вывода, и расположение ваших артефактов модели в Amazon S3, предоставьте значения для InferenceSpecification . Чтобы создать модель из ресурса алгоритма, который вы создали или на который подписались в Amazon Web Services Marketplace, укажите значение для SourceAlgorithmSpecification .

Примечание

Существует два типа пакетов моделей:

Версионированная - модель, которая является частью группы моделей в реестре моделей.
Неверсионированная - пакет модели, который не является частью группы моделей.

См. также: Документация AWS API

Синтаксис

  create-model-package
[--model-package-name <value>]
[--model-package-group-name <value>]
[--model-package-description <value>]
[--inference-specification <value>]
[--validation-specification <value>]
[--source-algorithm-specification <value>]
[--certify-for-marketplace | --no-certify-for-marketplace]
[--tags <value>]
[--model-approval-status <value>]
[--metadata-properties <value>]
[--model-metrics <value>]
[--client-token <value>]
[--domain <value>]
[--task <value>]
[--sample-payload-url <value>]
[--customer-metadata-properties <value>]
[--drift-check-baselines <value>]
[--additional-inference-specifications <value>]
[--skip-model-validation <value>]
[--source-uri <value>]
[--security-config <value>]
[--model-card <value>]
[--model-life-cycle <value>]
[--cli-input-json | --cli-input-yaml]
[--generate-cli-skeleton <value>]
[--debug]
[--endpoint-url <value>]
[--no-verify-ssl]
[--no-paginate]
[--output <value>]
[--query <value>]
[--profile <value>]
[--region <value>]
[--version <value>]
[--color <value>]
[--no-sign-request]
[--ca-bundle <value>]
[--cli-read-timeout <value>]
[--cli-connect-timeout <value>]
[--cli-binary-format <value>]
[--no-cli-pager]
[--cli-auto-prompt]
[--no-cli-auto-prompt]

Параметры

--model-package-name (строка)

Имя пакета модели. Имя должно содержать от 1 до 63 символов. Допустимые символы: a-z, A-Z, 0-9 и - (тире).

Этот параметр обязателен для неверсионированных моделей. Он не относится к версионированным моделям.

--model-package-group-name (строка)

Имя или Amazon Resource Name (ARN) группы пакетов моделей, к которой принадлежит эта версия модели.

Этот параметр обязателен для версионированных моделей и не применим к неверсионированным моделям.

--model-package-description (строка)

Описание пакета модели.

--inference-specification (структура)

Указывает подробности о заданиях вывода, которые вы можете запускать с моделями, основанными на этом пакете модели, включая следующую информацию:

Пути Amazon ECR контейнеров, содержащих код вывода и артефакты модели.
Типы экземпляров, которые поддерживает пакет модели для заданий преобразования и точек доступа в реальном времени, используемых для вывода.
Форматы входных и выходных данных, которые поддерживает пакет модели для вывода.

Containers -> (список)

Путь реестра Amazon ECR Docker-изображения, содержащего код вывода.

(структура)

Описание Docker-контейнера для пакета модели.

ContainerHostname -> (строка)

Имя хоста DNS для Docker-контейнера.

Image -> (строка)

Путь Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR), где хранится код вывода.

Если вы используете собственный пользовательский алгоритм вместо алгоритма, предоставленного SageMaker, код вывода должен соответствовать требованиям SageMaker. SageMaker поддерживает как registry/repository[:tag] , так и registry/repository[@digest] форматы пути к изображению. Для получения дополнительной информации см. Использование собственных алгоритмов с Amazon SageMaker.

ImageDigest -> (строка)

MD5-хеш обучающего алгоритма, который идентифицирует Docker-образ, используемый для обучения.

ModelDataUrl -> (строка)

Путь Amazon S3, где хранятся артефакты модели, полученные в результате обучения модели. Этот путь должен указывать на один gzip сжатый архив tar (.tar.gz суффикс).

Примечание

Артефакты модели должны находиться в ведре S3 в той же области, что и пакет модели.

ModelDataSource -> (структура)

Указывает расположение данных ML-модели для развертывания во время создания точки доступа.

S3DataSource -> (структура)

Указывает расположение данных ML-модели в S3 для развертывания.

S3Uri -> (строка)

Указывает путь S3 данных ML-модели для развертывания.

S3DataType -> (строка)

Указывает тип данных ML-модели для развертывания.

Если вы выберете S3Prefix , S3Uri идентифицирует префикс имени ключа. SageMaker использует все объекты, которые соответствуют указанному префиксу имени ключа, как часть данных ML-модели для развертывания. Действительный префикс имени ключа, идентифицированный S3Uri , всегда заканчивается обратным слэшем (/).

Если вы выберете S3Object , S3Uri идентифицирует объект, представляющий данные ML-модели для развертывания.

CompressionType -> (строка)

Указывает, как подготавливаются данные ML-модели.

Если вы выберете Gzip и выберете S3Object в качестве значения S3DataType , S3Uri идентифицирует объект, который является gzip-сжатым архивом TAR. SageMaker попытается распаковать и разархивировать объект во время развертывания модели.

Если вы выберете None и выберете S3Object в качестве значения S3DataType , S3Uri идентифицирует объект, представляющий нескомпрессированную ML-модель для развертывания.

Если вы выберете None и выберете S3Prefix в качестве значения S3DataType , S3Uri идентифицирует префикс имени ключа, под которым все объекты представляют нескомпрессированную ML-модель для развертывания.

Если вы выберете None, то SageMaker будет следовать правилам ниже при создании файлов данных модели в каталоге /opt/ml/model для использования кодом вывода:

Если вы выберете S3Object в качестве значения S3DataType , то SageMaker разделит ключ объекта S3, на который ссылается S3Uri , по слэшу (/), и использует последнюю часть в качестве имени файла, содержащего содержимое объекта S3.
Если вы выберете S3Prefix в качестве значения S3DataType , то для каждого объекта S3 под префиксом имени ключа, на который ссылается S3Uri , SageMaker обрезает его ключ по префиксу и использует оставшуюся часть в качестве пути (относительно /opt/ml/model ) файла, содержащего содержимое объекта S3. SageMaker разделит оставшуюся часть по слэшу (/), используя промежуточные части в качестве имён каталогов, а последнюю часть - как имя файла, содержащего содержимое объекта S3.
Не используйте следующие имена файлов или каталогов:
- Пустая или пустая строка
- Строка, содержащая нулевые байты
- Строка длиной более 255 байтов
- Одиночная точка (. )
- Двойная точка (.. )
Неоднозначные имена файлов приведут к сбоям развертывания модели. Например, если ваша нескомпрессированная ML-модель состоит из двух объектов S3 s3://mybucket/model/weights и s3://mybucket/model/weights/part1 , и вы укажете s3://mybucket/model/ в качестве значения S3Uri и S3Prefix в качестве значения S3DataType , это приведёт к конфликту имён между /opt/ml/model/weights (обычный файл) и /opt/ml/model/weights/ (каталог).
Не организовывайте артефакты модели в консоли S3 с помощью папок. Когда вы создаёте папку в консоли S3, S3 создаёт объект размером 0 байт с ключом, установленным на имя предоставленной вами папки. Ключ объекта 0-байтового объекта заканчивается слэшем (/), что нарушает ограничения SageMaker на имена файлов артефактов моделей, что приводит к сбоям развертывания модели.

ModelAccessConfig -> (структура)

Указывает файл конфигурации доступа к ML-модели. Вы можете явно принять лицензионное соглашение конечного пользователя модели (EULA) в ModelAccessConfig . Вы несете ответственность за проверку и соблюдение любых применимых лицензионных условий и убедитесь, что они приемлемы для вашего случая использования перед загрузкой или использованием модели.

AcceptEula -> (булево)

Указывает согласие с лицензионным соглашением конечного пользователя модели (EULA). Значение AcceptEula должно быть явно определено как True, чтобы принять EULA, требуемого этой моделью. Вы несёте ответственность за проверку и соблюдение любых применимых лицензионных условий и убедитесь, что они приемлемы для вашего случая использования перед загрузкой или использованием модели.

HubAccessConfig -> (структура)

Информация о конфигурации доступа к хабу.

HubContentArn -> (строка)

ARN содержимого хаба, для которого разрешен доступ к развертыванию.

ManifestS3Uri -> (строка)

URI Amazon S3 файла манифеста. Файл манифеста — это CSV-файл, в котором хранятся расположения артефактов.

ETag -> (строка)

ETag, связанный с URI S3.

ManifestEtag -> (строка)

ETag, связанный с URI манифеста S3.

ProductId -> (строка)

Идентификатор продукта Amazon Web Services Marketplace пакета модели.

Environment -> (карта)

Переменные среды, которые нужно установить в Docker-контейнере. Каждый ключ и значение в Environment строка-строка карта может иметь длину до 1024. Мы поддерживаем до 16 записей в карте.

ключ -> (строка)

значение -> (строка)

ModelInput -> (структура)

Структура с деталями входных данных модели.

DataInputConfig -> (строка)

Объект конфигурации входных данных для модели.

Framework -> (строка)

Фреймворк машинного обучения контейнера-изображения пакета модели.

FrameworkVersion -> (строка)

Версия фреймворка контейнера-изображения пакета модели.

NearestModelName -> (строка)

Имя предварительно обученной модели машинного обучения, сравниваемой Amazon SageMaker Inference Recommender, соответствующей вашей модели. Вы можете найти список сравниваемых моделей, вызвав ListModelMetadata .

AdditionalS3DataSource -> (структура)

Дополнительный источник данных, используемый во время вывода в Docker-контейнере вашего пакета модели.

S3DataType -> (строка)

Тип данных дополнительного источника данных, который вы указываете для использования в выводе или обучении.

S3Uri -> (строка)

Унифицированный идентификатор ресурса (URI), используемый для идентификации дополнительного источника данных, используемого в выводе или обучении.

CompressionType -> (строка)

Тип сжатия, используемого для дополнительного источника данных, используемого в выводе или обучении. Укажите None , если ваш дополнительный источник данных не сжат.

ETag -> (строка)

ETag, связанный с URI S3.

ModelDataETag -> (строка)

ETag, связанный с URL данных модели.

SupportedTransformInstanceTypes -> (список)

Список типов экземпляров, на которых можно запустить задание преобразования или на которых можно развернуть точку доступа.

Этот параметр обязателен для неверсионированных моделей и необязателен для версионированных моделей.

(строка)

SupportedRealtimeInferenceInstanceTypes -> (список)

Список типов экземпляров, используемых для вычисления вывода в реальном времени.

Этот параметр обязателен для неверсионированных моделей и необязателен для версионированных моделей.

(строка)

SupportedContentTypes -> (список)

Поддерживаемые MIME-типы для входных данных.

(строка)

SupportedResponseMIMETypes -> (список)

Поддерживаемые MIME-типы для выходных данных.

(строка)

JSON Синтаксис:

{
  "Containers": [
    {
      "ContainerHostname": "string",
      "Image": "string",
      "ImageDigest": "string",
      "ModelDataUrl": "string",
      "ModelDataSource": {
        "S3DataSource": {
          "S3Uri": "string",
          "S3DataType": "S3Prefix"|"S3Object",
          "CompressionType": "None"|"Gzip",
          "ModelAccessConfig": {
            "AcceptEula": true|false
          },
          "HubAccessConfig": {
            "HubContentArn": "string"
          },
          "ManifestS3Uri": "string",
          "ETag": "string",
          "ManifestEtag": "string"
        }
      },
      "ProductId": "string",
      "Environment": {"string": "string"
        ...},
      "ModelInput": {
        "DataInputConfig": "string"
      },
      "Framework": "string",
      "FrameworkVersion": "string",
      "NearestModelName": "string",
      "AdditionalS3DataSource": {
        "S3DataType": "S3Object"|"S3Prefix",
        "S3Uri": "string",
        "CompressionType": "None"|"Gzip",
        "ETag": "string"
      },
      "ModelDataETag": "string"
    }
    ...
  ],
  "SupportedTransformInstanceTypes": ["ml.m4.xlarge"|"ml.m4.2xlarge"|"ml.m4.4xlarge"|"ml.m4.10xlarge"|"ml.m4.16xlarge"|"ml.c4.xlarge"|"ml.c4.2xlarge"|"ml.c4.4xlarge"|"ml.c4.8xlarge"|"ml.p2.xlarge"|"ml.p2.8xlarge"|"ml.p2.16xlarge"|"ml.p3.2xlarge"|"ml.p3.8xlarge"|"ml.p3.16xlarge"|"ml.c5.xlarge"|"ml.c5.2xlarge"|"ml.c5.4xlarge"|"ml.c5.9xlarge"|"ml.c5.18xlarge"|"ml.m5.large"|"ml.m5.xlarge"|"ml.m5.2xlarge"|"ml.m5.4xlarge"|"ml.m5.12xlarge"|"ml.m5.24xlarge"|"ml.m6i.large"|"ml.m6i.xlarge"|"ml.m6i.2xlarge"|"ml.m6i.4xlarge"|"ml.m6i.8xlarge"|"ml.m6i.12xlarge"|"ml.m6i.16xlarge"|"ml.m6i.24xlarge"|"ml.m6i.32xlarge"|"ml.c6i.large"|"ml.c6i.xlarge"|"ml.c6i.2xlarge"|"ml.c6i.4xlarge"|"ml.c6i.8xlarge"|"ml.c6i.12xlarge"|"ml.c6i.16xlarge"|"ml.c6i.24xlarge"|"ml.c6i.32xlarge"|"ml.r6i.large"|"ml.r6i.xlarge"|"ml.r6i.2xlarge"|"ml.r6i.4xlarge"|"ml.r6i.8xlarge"|"ml.r6i.12xlarge"|"ml.r6i.16xlarge"|"ml.r6i.24xlarge"|"ml.r6i.32xlarge"|"ml.m7i.large"|"ml.m7i.xlarge"|"ml.m7i.2xlarge"|"ml.m7i.4xlarge"|"ml.m7i.8xlarge"|"ml.m7i.12xlarge"|"ml.m7i.16xlarge"|"ml.m7i.24xlarge"|"ml.m7i.48xlarge"|"ml.c7i.large"|"ml.c7i.xlarge"|"ml.c7i.2xlarge"|"ml.c7i.4xlarge"|"ml.c7i.8xlarge"|"ml.c7i.12xlarge"|"ml.c7i.16xlarge"|"ml.c7i.24xlarge"|"ml.c7i.48xlarge"|"ml.r7i.large"|"ml.r7i.xlarge"|"ml.r7i.2xlarge"|"ml.r7i.4xlarge"|"ml.r7i.8xlarge"|"ml.r7i.12xlarge"|"ml.r7i.16xlarge"|"ml.r7i.24xlarge"|"ml.r7i.48xlarge"|"ml.g4dn.xlarge"|"ml.g4dn.2xlarge"|"ml.g4dn.4xlarge"|"ml.g4dn.8xlarge"|"ml.g4dn.12xlarge"|"ml.g4dn.16xlarge"|"ml.g5.xlarge"|"ml.g5.2xlarge"|"ml.g5.4xlarge"|"ml.g5.8xlarge"|"ml.g5.12xlarge"|"ml.g5.16xlarge"|"ml.g5.24xlarge"|"ml.g5.48xlarge"|"ml.trn1.2xlarge"|"ml.trn1.32xlarge"|"ml.inf2.xlarge"|"ml.inf2.8xlarge"|"ml.inf2.24xlarge"|"ml.inf2.48xlarge", ...],
  "SupportedRealtimeInferenceInstanceTypes": ["ml.t2.medium"|"ml.t2.large"|"ml.t2.xlarge"|"ml.t2.2xlarge"|"ml.m4.xlarge"|"ml.m4.2xlarge"|"ml.m4.4xlarge"|"ml.m4.10xlarge"|"ml.m4.16xlarge"|"ml.m5.large"|"ml.m5.xlarge"|"ml.m5.2xlarge"|"ml.m5.4xlarge"|"ml.m5.12xlarge"|"ml.m5.24xlarge"|"ml.m5d.large"|"ml.m5d.xlarge"|"ml.m5d.2xlarge"|"ml.m5d.4xlarge"|"ml.m5d.12xlarge"|"ml.m5d.24xlarge"|"ml.c4.large"|"ml.c4.xlarge"|"ml.c4.2xlarge"|"ml.c4.4xlarge"|"ml.c4.8xlarge"|"ml.p2.xlarge"|"ml.p2.8xlarge"|"ml.p2.16xlarge"|"ml.p3.2xlarge"|"ml.p3.8xlarge"|"ml.p3.16xlarge"|"ml.c5.large"|"ml.c5.xlarge"|"ml.c5.2xlarge"|"ml.c5.4xlarge"|"ml.c5.9xlarge"|"ml.c5.18xlarge"|"ml.c5d.large"|"ml.c5d.xlarge"|"ml.c5d.2xlarge"|"ml.c5d.4xlarge"|"ml.c5d.9xlarge"|"ml.c5d.18xlarge"|"ml.g4dn.xlarge"|"ml.g4dn.2xlarge"|"ml.g4dn.4xlarge"|"ml.g4dn.8xlarge"|"ml.g4dn.12xlarge"|"ml.g4dn.16xlarge"|"ml.r5.large"|"ml.r5.xlarge"|"ml.r5.2xlarge"|"ml.r5.4xlarge"|"ml.r5.12xlarge"|"ml.r5.24xlarge"|"ml.r5d.large"|"ml.r5d.xlarge"|"ml.r5d.2xlarge"|"ml.r5d.4xlarge"|"ml.r5d.12xlarge"|"ml.r5d.24xlarge"|"ml.inf1.xlarge"|"ml.inf1.2xlarge"|"ml.inf1.6xlarge"|"ml.inf1.24xlarge"|"ml.dl1.24xlarge"|"ml.c6i.large"|"ml.c6i.xlarge"|"ml.c6i.2xlarge"|"ml.c6i.4xlarge"|"ml.c6i.8xlarge"|"ml.c6i.12xlarge"|"ml.c6i.16xlarge"|"ml.c6i.24xlarge"|"ml.c6i.32xlarge"|"ml.m6i.large"|"ml.m6i.xlarge"|"ml.m6i.2xlarge"|"ml.m6i.4xlarge"|"ml.m6i.8xlarge"|"ml.m6i.12xlarge"|"ml.m6i.16xlarge"|"ml.m6i.24xlarge"|"ml.m6i.32xlarge"|"ml.r6i.large"|"ml.r6i.xlarge"|"ml.r6i.2xlarge"|"ml.r6i.4xlarge"|"ml.r6i.8xlarge"|"ml.r6i.12xlarge"|"ml.r6i.16xlarge"|"ml.r6i.24xlarge"|"ml.r6i.32xlarge"|"ml.g5.xlarge"|"ml.g5.2xlarge"|"ml.g5.4xlarge"|"ml.g5.8xlarge"|"ml.g5.12xlarge"|"ml.g5.16xlarge"|"ml.g5.24xlarge"|"ml.g5.48xlarge"|"ml.g6.xlarge"|"ml.g6.2xlarge"|"ml.g6.4xlarge"|"ml.g6.8xlarge"|"ml.g6.12xlarge"|"ml.g6.16xlarge"|"ml.g6.24xlarge"|"ml.g6.48xlarge"|"ml.r8g.medium"|"ml.r8g.large"|"ml.r8g.xlarge"|"ml.r8g.2xlarge"|"ml.r8g.4xlarge"|"ml.r8g.8xlarge"|"ml.r8g.12xlarge"|"ml.r8g.16xlarge"|"ml.r8g.24xlarge"|"ml.r8g.48xlarge"|"ml.g6e.xlarge"|"ml.g6e.2xlarge"|"ml.g6e.4xlarge"|"ml.g6e.8xlarge"|"ml.g6e.12xlarge"|"ml.g6e.16xlarge"|"ml.g6e.24xlarge"|"ml.g6e.48xlarge"|"ml.p4d.24xlarge"|"ml.c7g.large"|"ml.c7g.xlarge"|"ml.c7g.2xlarge"|"ml.c7g.4xlarge"|"ml.c7g.8xlarge"|"ml.c7g.12xlarge"|"ml.c7g.16xlarge"|"ml.m6g.large"|"ml.m6g.xlarge"|"ml.m6g.2xlarge"|"ml.m6g.4xlarge"|"ml.m6g.8xlarge"|"ml.m6g.12xlarge"|"ml.m6g.16xlarge"|"ml.m6gd.large"|"ml.m6gd.xlarge"|"ml.m6gd.2xlarge"|"ml.m6gd.4xlarge"|"ml.m6gd.8xlarge"|"ml.m6gd.12xlarge"|"ml.m6gd.16xlarge"|"ml.c6g.large"|"ml.c6g.xlarge"|"ml.c6g.2xlarge"|"ml.c6g.4xlarge"|"ml.c6g.8xlarge"|"ml.c6g.12xlarge"|"ml.c6g.16xlarge"|"ml.c6gd.large"|"ml.c6gd.xlarge"|"ml.c6gd.2xlarge"|"ml.c6gd.4xlarge"|"ml.c6gd.8xlarge"|"ml.c6gd.12xlarge"|"ml.c6gd.16xlarge"|"ml.c6gn.large"|"ml.c6gn.xlarge"|"ml.c6gn.2xlarge"|"ml.c6gn.4xlarge"|"ml.c6gn.8xlarge"|"ml.c6gn.12xlarge"|"ml.c6gn.16xlarge"|"ml.r6g.large"|"ml.r6g.xlarge"|"ml.r6g.2xlarge"|"ml.r6g.4xlarge"|"ml.r6g.8xlarge"|"ml.r6g.12xlarge"|"ml.r6g.16xlarge"|"ml.r6gd.large"|"ml.r6gd.xlarge"|"ml.r6gd.2xlarge"|"ml.r6gd.4xlarge"|"ml.r6gd.8xlarge"|"ml.r6gd.12xlarge"|"ml.r6gd.16xlarge"|"ml.p4de.24xlarge"|"ml.trn1.2xlarge"|"ml.trn1.32xlarge"|"ml.trn1n.32xlarge"|"ml.trn2.48xlarge"|"ml.inf2.xlarge"|"ml.inf2.8xlarge"|"ml.inf2.24xlarge"|"ml.inf2.48xlarge"|"ml.p5.48xlarge"|"ml.p5e.48xlarge"|"ml.p5en.48xlarge"|"ml.m7i.large"|"ml.m7i.xlarge"|"ml.m7i.2xlarge"|"ml.m7i.4xlarge"|"ml.m7i.8xlarge"|"ml.m7i.12xlarge"|"ml.m7i.16xlarge"|"ml.m7i.24xlarge"|"ml.m7i.48xlarge"|"ml.c7i.large"|"ml.c7i.xlarge"|"ml.c7i.2xlarge"|"ml.c7i.4xlarge"|"ml.c7i.8xlarge"|"ml.c7i.12xlarge"|"ml.c7i.16xlarge"|"ml.c7i.24xlarge"|"ml.c7i.48xlarge"|"ml.r7i.large"|"ml.r7i.xlarge"|"ml.r7i.2xlarge"|"ml.r7i.4xlarge"|"ml.r7i.8xlarge"|"ml.r7i.12xlarge"|"ml.r7i.16xlarge"|"ml.r7i.24xlarge"|"ml.r7i.48xlarge", ...],
  "SupportedContentTypes": ["string", ...],
  "SupportedResponseMIMETypes": ["string", ...]
}

--validation-specification (структура)

Указывает конфигурации для одной или нескольких задач преобразования, которые SageMaker выполняет для проверки пакета модели.

ValidationRole -> (строка)

Роли IAM, которые будут использоваться для проверки пакета модели.

ValidationProfiles -> (список)

Массив объектов ModelPackageValidationProfile, каждый из которых определяет задачу пакетного преобразования, которую SageMaker выполняет для проверки вашего пакета модели.

(структура)

Содержит данные, такие как входные данные и целевые типы экземпляров, которые используются в процессе проверки пакета модели.

Предоставленные в профиле валидации данные будут доступны вашим покупателям на Amazon Web Services Marketplace.

ProfileName -> (строка)

Имя профиля для пакета модели.

TransformJobDefinition -> (структура)

Объект TransformJobDefinition, описывающий задачу преобразования, используемую для проверки пакета модели.

MaxConcurrentTransforms -> (целое число)

Максимальное количество параллельных запросов, которые могут быть отправлены каждому экземпляру в задаче преобразования. Значение по умолчанию равно 1.

MaxPayloadInMB -> (целое число)

Максимальный размер полезной нагрузки, в МБ. Полезная нагрузка — это часть данных записи (без метаданных).

BatchStrategy -> (строка)

Строка, определяющая количество записей, включенных в одну мини-пачку.

SingleRecord означает, что используется только одна запись на мини-пачку. MultiRecord означает, что мини-пачка содержит столько записей, сколько помещается в предел MaxPayloadInMB.

Environment -> (словарь)

Переменные среды, которые необходимо установить в контейнере Docker. Мы поддерживаем до 16 пар ключ-значение в словаре.

key -> (строка)

value -> (строка)

TransformInput -> (структура)

Описание источника входных данных и способа, которым задача преобразования их использует.

DataSource -> (структура)

Описывает расположение данных канала, то есть расположение входных данных в S3, которые может использовать модель.

S3DataSource -> (структура)

Расположение данных источника в S3, связанного с каналом.

S3DataType -> (строка)

Если вы выберете S3Prefix , S3Uri идентифицирует префикс имени ключа. Amazon SageMaker использует все объекты с указанным префиксом имени ключа для пакетного преобразования.

Если вы выберете ManifestFile , S3Uri идентифицирует объект, являющийся файлом манифеста, содержащим список ключей объектов, которые вы хотите использовать для пакетного преобразования Amazon SageMaker.

Следующие значения совместимы: ManifestFile , S3Prefix

Следующее значение несовместимо: AugmentedManifestFile

S3Uri -> (строка)

В зависимости от значения, указанного для S3DataType , идентифицирует либо префикс имени ключа, либо манифест. Например:

Префикс имени ключа может выглядеть так: s3://bucketname/exampleprefix/ .
Манифест может выглядеть так: s3://bucketname/example.manifest. Манифест — это объект S3, который является файлом JSON со следующим форматом: [ {"prefix": "s3://customer_bucket/some/prefix/"}, "relative/path/to/custdata-1", "relative/path/custdata-2", ... "relative/path/custdata-N" ] Представленный JSON соответствует следующему S3Uris : s3://customer_bucket/some/prefix/relative/path/to/custdata-1 s3://customer_bucket/some/prefix/relative/path/custdata-2 ... s3://customer_bucket/some/prefix/relative/path/custdata-N Полный набор S3Uris в этом манифесте составляет входные данные для канала для данного источника данных. Объект, на который указывает каждый S3Uris, должен быть доступен для роли IAM, которую Amazon SageMaker использует для выполнения задач от вашего имени.

ContentType -> (строка)

Тип MIME (многоцелевого расширения почтового сообщения Интернета) данных. Amazon SageMaker использует тип MIME в каждом вызове HTTP для передачи данных задаче преобразования.

CompressionType -> (строка)

Если данные преобразования сжаты, укажите тип сжатия. Amazon SageMaker автоматически распаковывает данные для задачи преобразования соответственно. Значение по умолчанию — None .

SplitType -> (строка)

Метод разделения файлов данных задачи преобразования на меньшие пакеты. Разделение необходимо, когда общий размер каждого объекта слишком велик для обработки одним запросом. Вы также можете использовать разделение данных для повышения производительности, обрабатывая несколько параллельных мини-пачек. Значение по умолчанию для SplitType — None, что означает, что файлы входных данных не разбиваются, а полезная нагрузка запроса содержит все содержимое входного объекта. Установите значение этого параметра в Line, чтобы разделить записи по границе новой строки. SplitType также поддерживает ряд двоичных форматов данных, ориентированных на запись. В настоящее время поддерживаются следующие форматы записей:

RecordIO
TFRecord

При включенном разделении размер мини-пачки зависит от значений параметров BatchStrategy и MaxPayloadInMB. Когда значение BatchStrategy равно MultiRecord, Amazon SageMaker отправляет максимальное количество записей в каждом запросе, до предела MaxPayloadInMB. Если значение BatchStrategy равно SingleRecord, Amazon SageMaker отправляет отдельные записи в каждом запросе.

Примечание

Некоторые форматы данных представляют запись как двоичную полезную нагрузку, обернутую дополнительными байтами заполнения. При применении разделения к двоичному формату данных заполнение удаляется, если значение BatchStrategy установлено в SingleRecord. Заполнение не удаляется, если значение BatchStrategy установлено в MultiRecord.

Дополнительную информацию о RecordIO см. в документации MXNet в разделе «Создание набора данных с использованием RecordIO». Дополнительную информацию о TFRecord см. в документации TensorFlow в разделе «Использование данных TFRecord».

TransformOutput -> (структура)

Указывает расположение Amazon S3, куда вы хотите, чтобы Amazon SageMaker сохранял результаты задачи преобразования.

S3OutputPath -> (строка)

Путь Amazon S3, куда вы хотите, чтобы Amazon SageMaker сохранил результаты задачи преобразования. Например, s3://bucket-name/key-name-prefix .

Для каждого объекта S3, используемого в качестве входных данных для задачи преобразования, пакетное преобразование сохраняет преобразованные данные с расширением .``out`` в соответствующей подпапке в расположении в префиксе вывода. Например, для входных данных, хранящихся по адресу s3://bucket-name/input-name-prefix/dataset01/data.csv, пакетное преобразование сохраняет преобразованные данные по адресу s3://bucket-name/output-name-prefix/input-name-prefix/data.csv.out. Пакетное преобразование не загружает частично обработанные объекты. Для входного объекта S3, содержащего несколько записей, он создает файл .``out`` только в случае успешного выполнения задачи преобразования для всего файла. При наличии нескольких объектов S3 в пакете задача пакетного преобразования обрабатывает перечисленные объекты S3 и загружает только выходные данные для успешно обработанных объектов. Если какой-либо объект не удается в пакетной задаче преобразования, пакетное преобразование отмечает задачу как неисправную, чтобы стимулировать расследование.

Accept -> (строка)

Тип MIME, используемый для указания выходных данных. Amazon SageMaker использует тип MIME в каждом вызове HTTP для передачи данных из задачи преобразования.

AssembleWith -> (строка)

Определяет, как собрать результаты задачи преобразования в один объект S3. Выберите наиболее удобный для вас формат. Для конкатенации результатов в двоичном формате укажите None . Для добавления символа новой строки в конце каждой преобразованной записи укажите Line .

KmsKeyId -> (строка)

Ключ Amazon Web Services Key Management Service (Amazon Web Services KMS), который Amazon SageMaker использует для шифрования артефактов модели в состоянии покоя с использованием шифрования со стороны сервера Amazon S3. KmsKeyId может иметь любой из следующих форматов:

Идентификатор ключа: 1234abcd-12ab-34cd-56ef-1234567890ab
ARN ключа: arn:aws:kms:us-west-2:111122223333:key/1234abcd-12ab-34cd-56ef-1234567890ab
Имя псевдонима: alias/ExampleAlias
ARN имени псевдонима: arn:aws:kms:us-west-2:111122223333:alias/ExampleAlias

Если вы не предоставите идентификатор ключа KMS, Amazon SageMaker будет использовать ключ KMS по умолчанию для Amazon S3 для учетной записи вашей роли. Дополнительную информацию см. в разделе Ключи шифрования, управляемые KMS, в Руководстве разработчика Amazon Simple Storage Service.

Политика ключа KMS должна предоставлять разрешения роли IAM, которую вы укажете в запросе CreateModel. Дополнительную информацию см. в разделе Использование политик ключей в Amazon Web Services KMS в Руководстве разработчика Amazon Web Services Key Management Service.

TransformResources -> (структура)

Идентифицирует экземпляры вычислительных ресурсов ML для задачи преобразования.

InstanceType -> (строка)

Тип экземпляра вычислительных ресурсов ML для задачи преобразования. Если вы используете встроенные алгоритмы для преобразования умеренно больших наборов данных, рекомендуется использовать типы экземпляров ml.m4.xlarge или ml.m5.large.

InstanceCount -> (целое число)

Количество экземпляров вычислительных ресурсов ML, которые необходимо использовать в задаче преобразования. Значение по умолчанию равно 1, а максимальное — 100. Для распределенных задач преобразования укажите значение, большее, чем 1.

VolumeKmsKeyId -> (строка)

Ключ Amazon Web Services Key Management Service (Amazon Web Services KMS), который Amazon SageMaker использует для шифрования данных модели на томе хранилища, подключенном к экземплярам вычислительных ресурсов ML, которые выполняют задачу пакетного преобразования.

Примечание

Некоторые экземпляры на базе Nitro включают локальное хранилище, в зависимости от типа экземпляра. Локальные тома хранилища шифруются с помощью аппаратного модуля на экземпляре. Вы не можете запросить VolumeKmsKeyId при использовании типа экземпляра с локальным хранилищем.

Список типов экземпляров, которые поддерживают локальное хранилище экземпляра, см. в разделе Тома хранилища экземпляра.

Дополнительную информацию о шифровании локального хранилища экземпляра см. в разделе Тома хранилища экземпляра SSD.

VolumeKmsKeyId может иметь любой из следующих форматов:

Идентификатор ключа: 1234abcd-12ab-34cd-56ef-1234567890ab
ARN ключа: arn:aws:kms:us-west-2:111122223333:key/1234abcd-12ab-34cd-56ef-1234567890ab
Имя псевдонима: alias/ExampleAlias
ARN имени псевдонима: arn:aws:kms:us-west-2:111122223333:alias/ExampleAlias

TransformAmiVersion -> (строка)

Указывает параметр из набора предварительно настроенных образов Amazon Machine Image (AMI). Каждый образ настраивается Amazon Web Services с набором версий программного обеспечения и драйверов.

al2-ami-sagemaker-batch-gpu-470

Ускоритель: GPU
Версия драйвера NVIDIA: 470

al2-ami-sagemaker-batch-gpu-535
Ускоритель: GPU
Версия драйвера NVIDIA: 535

Синтаксис JSON:

{
  "ValidationRole": "string",
  "ValidationProfiles": [
    {
      "ProfileName": "string",
      "TransformJobDefinition": {
        "MaxConcurrentTransforms": integer,
        "MaxPayloadInMB": integer,
        "BatchStrategy": "MultiRecord"|"SingleRecord",
        "Environment": {"string": "string"
          ...},
        "TransformInput": {
          "DataSource": {
            "S3DataSource": {
              "S3DataType": "ManifestFile"|"S3Prefix"|"AugmentedManifestFile",
              "S3Uri": "string"
            }
          },
          "ContentType": "string",
          "CompressionType": "None"|"Gzip",
          "SplitType": "None"|"Line"|"RecordIO"|"TFRecord"
        },
        "TransformOutput": {
          "S3OutputPath": "string",
          "Accept": "string",
          "AssembleWith": "None"|"Line",
          "KmsKeyId": "string"
        },
        "TransformResources": {
          "InstanceType": "ml.m4.xlarge"|"ml.m4.2xlarge"|"ml.m4.4xlarge"|"ml.m4.10xlarge"|"ml.m4.16xlarge"|"ml.c4.xlarge"|"ml.c4.2xlarge"|"ml.c4.4xlarge"|"ml.c4.8xlarge"|"ml.p2.xlarge"|"ml.p2.8xlarge"|"ml.p2.16xlarge"|"ml.p3.2xlarge"|"ml.p3.8xlarge"|"ml.p3.16xlarge"|"ml.c5.xlarge"|"ml.c5.2xlarge"|"ml.c5.4xlarge"|"ml.c5.9xlarge"|"ml.c5.18xlarge"|"ml.m5.large"|"ml.m5.xlarge"|"ml.m5.2xlarge"|"ml.m5.4xlarge"|"ml.m5.12xlarge"|"ml.m5.24xlarge"|"ml.m6i.large"|"ml.m6i.xlarge"|"ml.m6i.2xlarge"|"ml.m6i.4xlarge"|"ml.m6i.8xlarge"|"ml.m6i.12xlarge"|"ml.m6i.16xlarge"|"ml.m6i.24xlarge"|"ml.m6i.32xlarge"|"ml.c6i.large"|"ml.c6i.xlarge"|"ml.c6i.2xlarge"|"ml.c6i.4xlarge"|"ml.c6i.8xlarge"|"ml.c6i.12xlarge"|"ml.c6i.16xlarge"|"ml.c6i.24xlarge"|"ml.c6i.32xlarge"|"ml.r6i.large"|"ml.r6i.xlarge"|"ml.r6i.2xlarge"|"ml.r6i.4xlarge"|"ml.r6i.8xlarge"|"ml.r6i.12xlarge"|"ml.r6i.16xlarge"|"ml.r6i.24xlarge"|"ml.r6i.32xlarge"|"ml.m7i.large"|"ml.m7i.xlarge"|"ml.m7i.2xlarge"|"ml.m7i.4xlarge"|"ml.m7i.8xlarge"|"ml.m7i.12xlarge"|"ml.m7i.16xlarge"|"ml.m7i.24xlarge"|"ml.m7i.48xlarge"|"ml.c7i.large"|"ml.c7i.xlarge"|"ml.c7i.2xlarge"|"ml.c7i.4xlarge"|"ml.c7i.8xlarge"|"ml.c7i.12xlarge"|"ml.c7i.16xlarge"|"ml.c7i.24xlarge"|"ml.c7i.48xlarge"|"ml.r7i.large"|"ml.r7i.xlarge"|"ml.r7i.2xlarge"|"ml.r7i.4xlarge"|"ml.r7i.8xlarge"|"ml.r7i.12xlarge"|"ml.r7i.16xlarge"|"ml.r7i.24xlarge"|"ml.r7i.48xlarge"|"ml.g4dn.xlarge"|"ml.g4dn.2xlarge"|"ml.g4dn.4xlarge"|"ml.g4dn.8xlarge"|"ml.g4dn.12xlarge"|"ml.g4dn.16xlarge"|"ml.g5.xlarge"|"ml.g5.2xlarge"|"ml.g5.4xlarge"|"ml.g5.8xlarge"|"ml.g5.12xlarge"|"ml.g5.16xlarge"|"ml.g5.24xlarge"|"ml.g5.48xlarge"|"ml.trn1.2xlarge"|"ml.trn1.32xlarge"|"ml.inf2.xlarge"|"ml.inf2.8xlarge"|"ml.inf2.24xlarge"|"ml.inf2.48xlarge",
          "InstanceCount": integer,
          "VolumeKmsKeyId": "string",
          "TransformAmiVersion": "string"
        }
      }
    }
    ...
  ]
}

--source-algorithm-specification (структура)

Подробности об алгоритме, используемом для создания пакета модели.

SourceAlgorithms -> (список)

Список алгоритмов, используемых для создания пакета модели.

(структура)

Указывает алгоритм, используемый для создания пакета модели. Алгоритм должен быть либо ресурсом алгоритма в вашем аккаунте SageMaker, либо алгоритмом из Amazon Web Services Marketplace, на который у вас есть подписка.

ModelDataUrl -> (строка)

Путь Amazon S3, где хранятся артефакты модели, полученные в результате обучения модели. Этот путь должен указывать на один сжатый архив tar (с .tar.gz расширением).

Примечание

Артефакты модели должны храниться в ведре S3 в той же области Amazon Web Services, что и алгоритм.

ModelDataSource -> (структура)

Указывает расположение данных ML-модели для развертывания во время создания конечной точки.

S3DataSource -> (структура)

Указывает расположение данных ML-модели в S3 для развертывания.

S3Uri -> (строка)

Указывает путь в S3 к данным ML-модели для развертывания.

S3DataType -> (строка)

Указывает тип данных ML-модели для развертывания.

Если вы выберете S3Prefix , S3Uri идентифицирует префикс имени ключа. SageMaker использует все объекты, соответствующие указанному префиксу имени ключа, как часть данных ML-модели для развертывания. Действительный префикс имени ключа, идентифицированный S3Uri , всегда заканчивается обратной косой чертой (/).

Если вы выберете S3Object , S3Uri идентифицирует объект, являющийся данными ML-модели для развертывания.

CompressionType -> (строка)

Указывает, как подготовлены данные ML-модели.

Если вы выберете Gzip и выберете S3Object в качестве значения S3DataType , S3Uri идентифицирует объект, представляющий собой gzip-сжатый архив TAR. SageMaker попытается распаковать и разархивировать объект во время развертывания модели.

Если вы выберете None и выберете S3Object в качестве значения S3DataType , S3Uri идентифицирует объект, представляющий собой нескомпрессированную ML-модель для развертывания.

Если вы выберете None и выберете S3Prefix в качестве значения S3DataType , S3Uri идентифицирует префикс имени ключа, под которым все объекты представляют собой нескомпрессированную ML-модель для развертывания.

Если вы выберете None, SageMaker будет следовать приведенным ниже правилам при создании файлов данных модели в каталоге /opt/ml/model для использования кодом инференции:

Если вы выберете S3Object в качестве значения S3DataType , SageMaker разделит ключ объекта S3, на который ссылается S3Uri , по косой черте (/) и использует последнюю часть в качестве имени файла, содержащего содержимое объекта S3.
Если вы выберете S3Prefix в качестве значения S3DataType , то для каждого объекта S3 под префиксом имени ключа, на который ссылается S3Uri , SageMaker обрежет его ключ по префиксу и использует остаток в качестве пути (относительно /opt/ml/model ) к файлу, содержащему содержимое объекта S3. SageMaker разделит остаток по косой черте (/), используя промежуточные части в качестве имен каталогов, а последнюю часть - в качестве имени файла, содержащего содержимое объекта S3.
Не используйте следующие элементы в качестве имен файлов или каталогов:
- Пустая или пустая строка
- Строка, содержащая нулевые байты
- Строка длиной более 255 байтов
- Одна точка (. )
- Две точки (.. )
Неоднозначные имена файлов приведут к сбою развертывания модели. Например, если ваша нескомпрессированная ML-модель состоит из двух объектов S3 s3://mybucket/model/weights и s3://mybucket/model/weights/part1 , и вы зададите s3://mybucket/model/ в качестве значения S3Uri и S3Prefix в качестве значения S3DataType , это приведет к конфликту имен между /opt/ml/model/weights (обычный файл) и /opt/ml/model/weights/ (каталог).
Не организовывайте артефакты модели в консоли S3 с помощью папок. Когда вы создаете папку в консоли S3, S3 создает объект размером 0 байт с ключом, заданным именем папки, которое вы указали. Ключ объекта размером 0 байт заканчивается косой чертой (/), что нарушает ограничения SageMaker на имена файлов артефактов модели, что приводит к сбою развертывания модели.

ModelAccessConfig -> (структура)

Указывает файл конфигурации доступа к ML-модели. Вы можете явно принять соглашение об использовании модели конечным пользователем (EULA) в ModelAccessConfig. Вы несете ответственность за ознакомление с применимыми условиями лицензии и убедитесь, что они приемлемы для вашего варианта использования перед загрузкой или использованием модели.

AcceptEula -> (булево)

Указывает согласие с соглашением об использовании модели конечным пользователем (EULA). Значение AcceptEula должно быть явно определено как True для принятия EULA, требуемого этой моделью. Вы несете ответственность за ознакомление с применимыми условиями лицензии и убедитесь, что они приемлемы для вашего варианта использования перед загрузкой или использованием модели.

HubAccessConfig -> (структура)

Конфигурация информации для доступа к хабу.

HubContentArn -> (строка)

ARN содержимого хаба, для которого разрешен доступ к развертыванию.

ManifestS3Uri -> (строка)

URI Amazon S3 файла манифеста. Файл манифеста - это CSV-файл, хранящий расположения артефактов.

ETag -> (строка)

ETag, связанный с URI S3.

ManifestEtag -> (строка)

ETag, связанный с URI S3 манифеста.

ModelDataETag -> (строка)

ETag, связанный с URL-адресом данных модели.

AlgorithmName -> (строка)

Имя алгоритма, используемого для создания пакета модели. Алгоритм должен быть либо ресурсом алгоритма в вашем аккаунте SageMaker, либо алгоритмом из Amazon Web Services Marketplace, на который у вас есть подписка.

Синтаксис JSON:

{
  "SourceAlgorithms": [
    {
      "ModelDataUrl": "string",
      "ModelDataSource": {
        "S3DataSource": {
          "S3Uri": "string",
          "S3DataType": "S3Prefix"|"S3Object",
          "CompressionType": "None"|"Gzip",
          "ModelAccessConfig": {
            "AcceptEula": true|false
          },
          "HubAccessConfig": {
            "HubContentArn": "string"
          },
          "ManifestS3Uri": "string",
          "ETag": "string",
          "ManifestEtag": "string"
        }
      },
      "ModelDataETag": "string",
      "AlgorithmName": "string"
    }
    ...
  ]
}

--certify-for-marketplace | --no-certify-for-marketplace (булево)

Подтвердить ли пакет модели для размещения в Amazon Web Services Marketplace.

Этот параметр необязателен для неверсионированных моделей и не применяется к версионированным моделям.

--tags (список)

Список пар ключ-значение, связанных с моделью. Дополнительную информацию см. в разделе «Тегирование ресурсов Amazon Web Services» в «Справочном руководстве по Amazon Web Services».

Если вы предоставите ModelPackageGroupName, ваш пакет модели принадлежит указанной группе моделей и использует теги, связанные с группой моделей. В этом случае вы не можете предоставить аргумент tag.

(структура)

Объект тега, состоящий из ключа и необязательного значения, используемый для управления метаданными для ресурсов SageMaker Amazon Web Services.

Вы можете добавлять теги к экземплярам ноутбуков, задачам обучения, задачам настройки гиперпараметров, задачам пакетного преобразования, моделям, задачам маркировки, рабочим командам, конфигурациям конечных точек и конечным точкам. Дополнительную информацию об добавлении тегов к ресурсам SageMaker см. в разделе AddTags.

Дополнительную информацию о добавлении метаданных к вашим ресурсам Amazon Web Services с помощью тегов см. в разделе «Тегирование ресурсов Amazon Web Services». Советы по наилучшим практикам управления ресурсами Amazon Web Services с помощью тегов см. в разделе «Рекомендации по тегированию: реализация эффективной стратегии тегирования ресурсов Amazon Web Services».

Key -> (строка)

Ключ тега. Ключи тегов должны быть уникальными для каждого ресурса.

Value -> (строка)

Значение тега.

Упрощенный синтаксис:

Key=string,Value=string ...

Синтаксис JSON:

[
  {
    "Key": "string",
    "Value": "string"
  }
  ...
]

--model-approval-status (строка)

Утверждена ли модель для развертывания.

Этот параметр необязателен для версионированных моделей и не применяется к неверсионированным моделям.

Для версионированных моделей значение этого параметра должно быть установлено в Approved для развертывания модели.

Возможные значения:

Approved
Rejected
PendingManualApproval

--metadata-properties (структура)

Свойства метаданных отслеживаемого объекта, испытания или компонента испытания.

CommitId -> (строка)

Идентификатор коммита.

Repository -> (строка)

Репозиторий.

GeneratedBy -> (строка)

Объект, который сгенерировал этот объект.

ProjectId -> (строка)

Идентификатор проекта.

Упрощенный синтаксис:

CommitId=string,Repository=string,GeneratedBy=string,ProjectId=string

Синтаксис JSON:

{
  "CommitId": "string",
  "Repository": "string",
  "GeneratedBy": "string",
  "ProjectId": "string"
}

--model-metrics (структура)

Структура, содержащая отчеты о метриках модели.

ModelQuality -> (структура)

Метрики, измеряющие качество модели.

Statistics -> (структура)

Статистические данные о качестве модели.

ContentType -> (строка)

Тип содержимого источника метрик.

ContentDigest -> (строка)

Ключ хэша, используемый для источника метрик.

S3Uri -> (строка)

S3 URI для источника метрик.

Constraints -> (структура)

Ограничения качества модели.

ContentType -> (строка)

Тип содержимого источника метрик.

ContentDigest -> (строка)

Ключ хэша, используемый для источника метрик.

S3Uri -> (строка)

S3 URI для источника метрик.

ModelDataQuality -> (структура)

Метрики, измеряющие качество входных данных для модели.

Statistics -> (структура)

Статистические данные о качестве данных модели.

ContentType -> (строка)

Тип содержимого источника метрик.

ContentDigest -> (строка)

Ключ хэша, используемый для источника метрик.

S3Uri -> (строка)

S3 URI для источника метрик.

Constraints -> (структура)

Ограничения качества данных для модели.

ContentType -> (строка)

Тип содержимого источника метрик.

ContentDigest -> (строка)

Ключ хэша, используемый для источника метрик.

S3Uri -> (строка)

S3 URI для источника метрик.

Bias -> (структура)

Метрики, измеряющие предвзятость в модели.

Report -> (структура)

Отчет о предвзятости модели.

ContentType -> (строка)

Тип содержимого источника метрик.

ContentDigest -> (строка)

Ключ хэша, используемый для источника метрик.

S3Uri -> (строка)

S3 URI для источника метрик.

PreTrainingReport -> (структура)

Отчет о предвзятости до обучения модели.

ContentType -> (строка)

Тип содержимого источника метрик.

ContentDigest -> (строка)

Ключ хэша, используемый для источника метрик.

S3Uri -> (строка)

S3 URI для источника метрик.

PostTrainingReport -> (структура)

Отчет о предвзятости после обучения модели.

ContentType -> (строка)

Тип содержимого источника метрик.

ContentDigest -> (строка)

Ключ хэша, используемый для источника метрик.

S3Uri -> (строка)

S3 URI для источника метрик.

Explainability -> (структура)

Метрики, помогающие объяснить модель.

Report -> (структура)

Отчет об объяснимости модели.

ContentType -> (строка)

Тип содержимого источника метрик.

ContentDigest -> (строка)

Ключ хэша, используемый для источника метрик.

S3Uri -> (строка)

S3 URI для источника метрик.

Краткая запись синтаксиса:

ModelQuality={Statistics={ContentType=string,ContentDigest=string,S3Uri=string},Constraints={ContentType=string,ContentDigest=string,S3Uri=string}},ModelDataQuality={Statistics={ContentType=string,ContentDigest=string,S3Uri=string},Constraints={ContentType=string,ContentDigest=string,S3Uri=string}},Bias={Report={ContentType=string,ContentDigest=string,S3Uri=string},PreTrainingReport={ContentType=string,ContentDigest=string,S3Uri=string},PostTrainingReport={ContentType=string,ContentDigest=string,S3Uri=string}},Explainability={Report={ContentType=string,ContentDigest=string,S3Uri=string}}

Синтаксис JSON:

{
  "ModelQuality": {
    "Statistics": {
      "ContentType": "string",
      "ContentDigest": "string",
      "S3Uri": "string"
    },
    "Constraints": {
      "ContentType": "string",
      "ContentDigest": "string",
      "S3Uri": "string"
    }
  },
  "ModelDataQuality": {
    "Statistics": {
      "ContentType": "string",
      "ContentDigest": "string",
      "S3Uri": "string"
    },
    "Constraints": {
      "ContentType": "string",
      "ContentDigest": "string",
      "S3Uri": "string"
    }
  },
  "Bias": {
    "Report": {
      "ContentType": "string",
      "ContentDigest": "string",
      "S3Uri": "string"
    },
    "PreTrainingReport": {
      "ContentType": "string",
      "ContentDigest": "string",
      "S3Uri": "string"
    },
    "PostTrainingReport": {
      "ContentType": "string",
      "ContentDigest": "string",
      "S3Uri": "string"
    }
  },
  "Explainability": {
    "Report": {
      "ContentType": "string",
      "ContentDigest": "string",
      "S3Uri": "string"
    }
  }
}

--client-token (строка)

Уникальный маркер, гарантирующий идемпотентность вызова API.

--domain (строка)

Область машинного обучения вашего пакета модели и его компонентов. Распространенные области машинного обучения включают компьютерное зрение и обработку естественного языка.

--task (строка)

Задача машинного обучения, которую выполняет ваш пакет модели. Распространенные задачи машинного обучения включают распознавание объектов и классификацию изображений. Следующие задачи поддерживаются Inference Recommender: "IMAGE_CLASSIFICATION" | "OBJECT_DETECTION" | "TEXT_GENERATION" |"IMAGE_SEGMENTATION" | "FILL_MASK" | "CLASSIFICATION" | "REGRESSION" | "OTHER" .

Укажите «OTHER», если ни одна из перечисленных задач не подходит для вашего случая использования.

--sample-payload-url (строка)

Путь Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), где хранится пример полезной нагрузки. Этот путь должен указывать на один сжатый gzip архив tar (.tar.gz). Этот архив может содержать несколько файлов, которые все одинаково используются в тестовом запуске. Каждый файл в архиве должен соответствовать ограничениям размера вызова InvokeEndpoint.

--customer-metadata-properties (словарь)

Свойства метаданных, связанные с версиями пакета модели.

ключ -> (строка)

значение -> (строка)

Краткая запись синтаксиса:

KeyName1=string,KeyName2=string

Синтаксис JSON:

{"string": "string"
  ...}

--drift-check-baselines (структура)

Представляет базовые линии проверки дрейфа, которые можно использовать, когда монитор модели устанавливается с помощью пакета модели. Дополнительную информацию см. в разделе «Обнаружение дрейфа по сравнению с предыдущими базовыми линиями в SageMaker Pipelines» в руководстве разработчика Amazon SageMaker.

Bias -> (структура)

Представляет базовые линии проверки дрейфа предвзятости, которые можно использовать, когда монитор модели устанавливается с помощью пакета модели.

ConfigFile -> (структура)

Файл конфигурации предвзятости для модели.

ContentType -> (строка)

Тип содержимого, хранящегося в файловом источнике.

ContentDigest -> (строка)

Хеш-сумма файлового источника.

S3Uri -> (строка)

Amazon S3 URI для файлового источника.

PreTrainingConstraints -> (структура)

Ограничения до обучения.

ContentType -> (строка)

Тип содержимого источника метрик.

ContentDigest -> (строка)

Ключ хэша, используемый для источника метрик.

S3Uri -> (строка)

S3 URI для источника метрик.

PostTrainingConstraints -> (структура)

Ограничения после обучения.

ContentType -> (строка)

Тип содержимого источника метрик.

ContentDigest -> (строка)

Ключ хэша, используемый для источника метрик.

S3Uri -> (строка)

S3 URI для источника метрик.

Explainability -> (структура)

Представляет базовые линии проверки дрейфа объяснимости, которые можно использовать, когда монитор модели устанавливается с помощью пакета модели.

Constraints -> (структура)

Ограничения проверки дрейфа объяснимости.

ContentType -> (строка)

Тип содержимого источника метрик.

ContentDigest -> (строка)

Ключ хэша, используемый для источника метрик.

S3Uri -> (строка)

S3 URI для источника метрик.

ConfigFile -> (структура)

Файл конфигурации объяснимости для модели.

ContentType -> (строка)

Тип содержимого, хранящегося в файловом источнике.

ContentDigest -> (строка)

Хеш-сумма файлового источника.

S3Uri -> (строка)

Amazon S3 URI для файлового источника.

ModelQuality -> (структура)

Представляет базовые линии проверки дрейфа качества модели, которые можно использовать, когда монитор модели устанавливается с помощью пакета модели.

Statistics -> (структура)

Статистические данные проверки дрейфа качества модели.

ContentType -> (строка)

Тип содержимого источника метрик.

ContentDigest -> (строка)

Ключ хэша, используемый для источника метрик.

S3Uri -> (строка)

S3 URI для источника метрик.

Constraints -> (структура)

Ограничения проверки дрейфа качества модели.

ContentType -> (строка)

Тип содержимого источника метрик.

ContentDigest -> (строка)

Ключ хэша, используемый для источника метрик.

S3Uri -> (строка)

S3 URI для источника метрик.

ModelDataQuality -> (структура)

Представляет базовые линии проверки дрейфа качества данных модели, которые можно использовать, когда монитор модели устанавливается с помощью пакета модели.

Statistics -> (структура)

Статистические данные проверки дрейфа качества данных модели.

ContentType -> (строка)

Тип содержимого источника метрик.

ContentDigest -> (строка)

Ключ хэша, используемый для источника метрик.

S3Uri -> (строка)

S3 URI для источника метрик.

Constraints -> (структура)

Ограничения проверки дрейфа качества данных модели.

ContentType -> (строка)

Тип содержимого источника метрик.

ContentDigest -> (строка)

Ключ хэша, используемый для источника метрик.

S3Uri -> (строка)

S3 URI для источника метрик.

Краткая запись синтаксиса:

Bias={ConfigFile={ContentType=string,ContentDigest=string,S3Uri=string},PreTrainingConstraints={ContentType=string,ContentDigest=string,S3Uri=string},PostTrainingConstraints={ContentType=string,ContentDigest=string,S3Uri=string}},Explainability={Constraints={ContentType=string,ContentDigest=string,S3Uri=string},ConfigFile={ContentType=string,ContentDigest=string,S3Uri=string}},ModelQuality={Statistics={ContentType=string,ContentDigest=string,S3Uri=string},Constraints={ContentType=string,ContentDigest=string,S3Uri=string}},ModelDataQuality={Statistics={ContentType=string,ContentDigest=string,S3Uri=string},Constraints={ContentType=string,ContentDigest=string,S3Uri=string}}

Синтаксис JSON:

{
  "Bias": {
    "ConfigFile": {
      "ContentType": "string",
      "ContentDigest": "string",
      "S3Uri": "string"
    },
    "PreTrainingConstraints": {
      "ContentType": "string",
      "ContentDigest": "string",
      "S3Uri": "string"
    },
    "PostTrainingConstraints": {
      "ContentType": "string",
      "ContentDigest": "string",
      "S3Uri": "string"
    }
  },
  "Explainability": {
    "Constraints": {
      "ContentType": "string",
      "ContentDigest": "string",
      "S3Uri": "string"
    },
    "ConfigFile": {
      "ContentType": "string",
      "ContentDigest": "string",
      "S3Uri": "string"
    }
  },
  "ModelQuality": {
    "Statistics": {
      "ContentType": "string",
      "ContentDigest": "string",
      "S3Uri": "string"
    },
    "Constraints": {
      "ContentType": "string",
      "ContentDigest": "string",
      "S3Uri": "string"
    }
  },
  "ModelDataQuality": {
    "Statistics": {
      "ContentType": "string",
      "ContentDigest": "string",
      "S3Uri": "string"
    },
    "Constraints": {
      "ContentType": "string",
      "ContentDigest": "string",
      "S3Uri": "string"
    }
  }
}

--additional-inference-specifications (список)

Массив дополнительных объектов Спецификации вывода. Каждый дополнительный объект Спецификации вывода определяет артефакты на основе этого пакета моделей, которые могут использоваться на конечных точках вывода. Обычно используется с SageMaker Neo для хранения скомпилированных артефактов.

(структура)

Структура дополнительной Спецификации вывода. Дополнительная Спецификация вывода указывает подробности о заданиях вывода, которые могут выполняться с моделями на основе этого пакета моделей.

Имя -> (строка)

Уникальное имя для идентификации дополнительной спецификации вывода. Имя должно быть уникальным в списке дополнительных спецификаций вывода для конкретного пакета моделей.

Описание -> (строка)

Описание дополнительной Спецификации вывода

Контейнеры -> (список)

Путь к регистру Amazon ECR Docker-изображения, содержащего код вывода.

(структура)

Описывает Docker-контейнер для пакета моделей.

Имя хоста контейнера -> (строка)

Имя DNS хоста для Docker-контейнера.

Изображение -> (строка)

Путь в Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR), где хранится код вывода.

Если вы используете свой собственный алгоритм вместо алгоритма, предоставленного SageMaker, код вывода должен соответствовать требованиям SageMaker. SageMaker поддерживает форматы путей изображений registry/repository[:tag] и registry/repository[@digest]. Для получения дополнительной информации см. Использование собственных алгоритмов с Amazon SageMaker.

Хеш изображения -> (строка)

MD5-хеш обучающего алгоритма, который идентифицирует Docker-образ, используемый для обучения.

Url данных модели -> (строка)

Путь в Amazon S3, где хранятся артефакты модели, полученные в результате обучения модели. Этот путь должен указывать на единственный gzip сжатый архив TAR (.tar.gz суффикс).

Примечание

Артефакты модели должны храниться в ведре S3 в той же области, что и пакет моделей.

Источник данных модели -> (структура)

Указывает расположение данных ML-модели для развертывания во время создания конечной точки.

Источник данных S3 -> (структура)

Указывает расположение ML-данных модели в S3 для развертывания.

S3Uri -> (строка)

Указывает путь в S3 к данным ML-модели для развертывания.

Тип данных S3 -> (строка)

Указывает тип данных ML-модели для развертывания.

Если вы выбираете S3Prefix, S3Uri определяет префикс имени ключа. SageMaker использует все объекты, соответствующие заданному префиксу имени ключа, в качестве части данных ML-модели для развертывания. Действительный префикс имени ключа, идентифицированный S3Uri, всегда заканчивается обратной косой чертой (/).

Если вы выбираете S3Object, S3Uri идентифицирует объект, являющийся данными ML-модели для развертывания.

Тип сжатия -> (строка)

Указывает, как подготавливаются данные ML-модели.

Если вы выбираете Gzip и выбираете S3Object в качестве значения S3DataType, S3Uri идентифицирует объект, который является gzip-сжатым архивом TAR. SageMaker попытается распаковать и разархивировать объект при развертывании модели.

Если вы выбираете None и выбираете S3Object в качестве значения S3DataType, S3Uri идентифицирует объект, представляющий нескомпрессированную ML-модель для развертывания.

Если вы выбираете None и выбираете S3Prefix в качестве значения S3DataType, S3Uri идентифицирует префикс имени ключа, под которым все объекты представляют нескомпрессированную ML-модель для развертывания.

Если вы выбираете None, тогда SageMaker будет следовать правилам ниже при создании файлов данных модели в каталоге /opt/ml/model для использования кодом вывода:

Если вы выбираете S3Object в качестве значения S3DataType, тогда SageMaker разделит ключ объекта S3, на который ссылается S3Uri, по косой черте (/), и использует последнюю часть в качестве имени файла, содержащего содержимое объекта S3.
Если вы выбираете S3Prefix в качестве значения S3DataType, тогда для каждого объекта S3 под префиксом имени ключа, на который ссылается S3Uri, SageMaker обрежет его ключ по префиксу и использует оставшуюся часть в качестве пути (относительно /opt/ml/model) файла, содержащего содержимое объекта S3. SageMaker разделит оставшуюся часть по косой черте (/), используя промежуточные части в качестве имен каталогов, а последнюю часть — в качестве имени файла, содержащего содержимое объекта S3.
Не используйте следующие элементы в качестве имен файлов или каталогов:
- Пустая или пустая строка
- Строка, содержащая нулевые байты
- Строка длиной более 255 байтов
- Одиночная точка (.)
- Двойная точка (..)
Неоднозначные имена файлов приведут к ошибке развертывания модели. Например, если ваша нескомпрессированная ML-модель состоит из двух объектов S3 s3://mybucket/model/weights и s3://mybucket/model/weights/part1, и вы зададите s3://mybucket/model/ в качестве значения S3Uri и S3Prefix в качестве значения S3DataType, это приведет к конфликту имен между /opt/ml/model/weights (обычный файл) и /opt/ml/model/weights/ (каталог).
Не используйте папки в консоли S3 для организации артефактов модели. При создании папки в консоли S3 S3 создает объект размером 0 байтов с ключом, установленным в имя предоставленной папки. Ключ объекта размером 0 байтов заканчивается косой чертой (/), что нарушает ограничения SageMaker на имена файлов артефактов модели, что приводит к ошибке развертывания модели.

Конфигурация доступа к модели -> (структура)

Указывает файл конфигурации доступа к ML-модели. Вы можете явно принять соглашение об использовании модели конечным пользователем (EULA) в ModelAccessConfig. Вы несете ответственность за ознакомление и соблюдение всех применимых лицензионных условий и убедитесь, что они приемлемы для вашего случая использования перед загрузкой или использованием модели.

Принять EULA -> (булево)

Указывает согласие с соглашением об использовании модели конечным пользователем (EULA). Значение AcceptEula должно быть явно определено как True, чтобы принять EULA, требуемую этой моделью. Вы несете ответственность за ознакомление и соблюдение всех применимых лицензионных условий и убедитесь, что они приемлемы для вашего случая использования перед загрузкой или использованием модели.

Конфигурация доступа к хранилищу -> (структура)

Информация о конфигурации для доступа к хранилищу.

HubContentArn -> (строка)

ARN контента хранилища, для которого разрешен доступ к развертыванию.

ManifestS3Uri -> (строка)

URI Amazon S3 файла манифеста. Файл манифеста — это CSV-файл, хранящий расположения артефактов.

ETag -> (строка)

ETag, связанный с URI S3.

ManifestEtag -> (строка)

ETag, связанный с URI Manifest S3.

ProductId -> (строка)

Идентификатор продукта Amazon Web Services Marketplace для пакета моделей.

Окружение -> (карта)

Переменные окружения для установки в Docker-контейнер. Каждый ключ и значение в карте Environment строка-строка могут иметь длину до 1024. Мы поддерживаем до 16 записей в карте.

ключ -> (строка)

значение -> (строка)

Вход модели -> (структура)

Структура с подробными данными о входе модели.

DataInputConfig -> (строка)

Объект конфигурации ввода для модели.

Фреймворк -> (строка)

Фреймворк машинного обучения для образа контейнера пакета моделей.

Версия фреймворка -> (строка)

Версия фреймворка образа контейнера пакета модели.

Название ближайшей модели -> (строка)

Название предварительно обученной модели машинного обучения, проверенной Amazon SageMaker Inference Recommender, которая соответствует вашей модели. Список проверенных моделей можно получить, вызвав ListModelMetadata.

Дополнительный источник данных S3 -> (структура)

Дополнительный источник данных, используемый при выполнении вывода в Docker-контейнере для вашего пакета моделей.

Тип данных S3 -> (строка)

Тип данных дополнительного источника данных, который вы указываете для использования при выполнении вывода или обучения.

S3Uri -> (строка)

Унифицированный идентификатор ресурса (URI), используемый для идентификации дополнительного источника данных, используемого при выполнении вывода или обучения.

Тип сжатия -> (строка)

Тип сжатия, используемый для дополнительного источника данных, используемого при выполнении вывода или обучения. Укажите None, если ваш дополнительный источник данных не сжат.

ETag -> (строка)

ETag, связанный с URI S3.

ETag данных модели -> (строка)

ETag, связанный с URL данных модели.

Поддерживаемые типы экземпляров преобразования -> (список)

Список типов экземпляров, на которых можно запустить задание преобразования или на которых можно развернуть конечную точку.

(строка)

Поддерживаемые типы экземпляров для вывода в реальном времени -> (список)

Список типов экземпляров, используемых для вывода в реальном времени.

(строка)

Поддерживаемые типы содержимого -> (список)

Поддерживаемые MIME-типы для входных данных.

(строка)

Поддерживаемые MIME-типы ответов -> (список)

Поддерживаемые MIME-типы для выходных данных.

(строка)

Синтаксис JSON:

[
  {
    "Name": "string",
    "Description": "string",
    "Containers": [
      {
        "ContainerHostname": "string",
        "Image": "string",
        "ImageDigest": "string",
        "ModelDataUrl": "string",
        "ModelDataSource": {
          "S3DataSource": {
            "S3Uri": "string",
            "S3DataType": "S3Prefix"|"S3Object",
            "CompressionType": "None"|"Gzip",
            "ModelAccessConfig": {
              "AcceptEula": true|false
            },
            "HubAccessConfig": {
              "HubContentArn": "string"
            },
            "ManifestS3Uri": "string",
            "ETag": "string",
            "ManifestEtag": "string"
          }
        },
        "ProductId": "string",
        "Environment": {"string": "string"
          ...},
        "ModelInput": {
          "DataInputConfig": "string"
        },
        "Framework": "string",
        "FrameworkVersion": "string",
        "NearestModelName": "string",
        "AdditionalS3DataSource": {
          "S3DataType": "S3Object"|"S3Prefix",
          "S3Uri": "string",
          "CompressionType": "None"|"Gzip",
          "ETag": "string"
        },
        "ModelDataETag": "string"
      }
      ...
    ],
    "SupportedTransformInstanceTypes": ["ml.m4.xlarge"|"ml.m4.2xlarge"|"ml.m4.4xlarge"|"ml.m4.10xlarge"|"ml.m4.16xlarge"|"ml.c4.xlarge"|"ml.c4.2xlarge"|"ml.c4.4xlarge"|"ml.c4.8xlarge"|"ml.p2.xlarge"|"ml.p2.8xlarge"|"ml.p2.16xlarge"|"ml.p3.2xlarge"|"ml.p3.8xlarge"|"ml.p3.16xlarge"|"ml.c5.xlarge"|"ml.c5.2xlarge"|"ml.c5.4xlarge"|"ml.c5.9xlarge"|"ml.c5.18xlarge"|"ml.m5.large"|"ml.m5.xlarge"|"ml.m5.2xlarge"|"ml.m5.4xlarge"|"ml.m5.12xlarge"|"ml.m5.24xlarge"|"ml.m6i.large"|"ml.m6i.xlarge"|"ml.m6i.2xlarge"|"ml.m6i.4xlarge"|"ml.m6i.8xlarge"|"ml.m6i.12xlarge"|"ml.m6i.16xlarge"|"ml.m6i.24xlarge"|"ml.m6i.32xlarge"|"ml.c6i.large"|"ml.c6i.xlarge"|"ml.c6i.2xlarge"|"ml.c6i.4xlarge"|"ml.c6i.8xlarge"|"ml.c6i.12xlarge"|"ml.c6i.16xlarge"|"ml.c6i.24xlarge"|"ml.c6i.32xlarge"|"ml.r6i.large"|"ml.r6i.xlarge"|"ml.r6i.2xlarge"|"ml.r6i.4xlarge"|"ml.r6i.8xlarge"|"ml.r6i.12xlarge"|"ml.r6i.16xlarge"|"ml.r6i.24xlarge"|"ml.r6i.32xlarge"|"ml.m7i.large"|"ml.m7i.xlarge"|"ml.m7i.2xlarge"|"ml.m7i.4xlarge"|"ml.m7i.8xlarge"|"ml.m7i.12xlarge"|"ml.m7i.16xlarge"|"ml.m7i.24xlarge"|"ml.m7i.48xlarge"|"ml.c7i.large"|"ml.c7i.xlarge"|"ml.c7i.2xlarge"|"ml.c7i.4xlarge"|"ml.c7i.8xlarge"|"ml.c7i.12xlarge"|"ml.c7i.16xlarge"|"ml.c7i.24xlarge"|"ml.c7i.48xlarge"|"ml.r7i.large"|"ml.r7i.xlarge"|"ml.r7i.2xlarge"|"ml.r7i.4xlarge"|"ml.r7i.8xlarge"|"ml.r7i.12xlarge"|"ml.r7i.16xlarge"|"ml.r7i.24xlarge"|"ml.r7i.48xlarge"|"ml.g4dn.xlarge"|"ml.g4dn.2xlarge"|"ml.g4dn.4xlarge"|"ml.g4dn.8xlarge"|"ml.g4dn.12xlarge"|"ml.g4dn.16xlarge"|"ml.g5.xlarge"|"ml.g5.2xlarge"|"ml.g5.4xlarge"|"ml.g5.8xlarge"|"ml.g5.12xlarge"|"ml.g5.16xlarge"|"ml.g5.24xlarge"|"ml.g5.48xlarge"|"ml.trn1.2xlarge"|"ml.trn1.32xlarge"|"ml.inf2.xlarge"|"ml.inf2.8xlarge"|"ml.inf2.24xlarge"|"ml.inf2.48xlarge", ...],
    "SupportedRealtimeInferenceInstanceTypes": ["ml.t2.medium"|"ml.t2.large"|"ml.t2.xlarge"|"ml.t2.2xlarge"|"ml.m4.xlarge"|"ml.m4.2xlarge"|"ml.m4.4xlarge"|"ml.m4.10xlarge"|"ml.m4.16xlarge"|"ml.m5.large"|"ml.m5.xlarge"|"ml.m5.2xlarge"|"ml.m5.4xlarge"|"ml.m5.12xlarge"|"ml.m5.24xlarge"|"ml.m5d.large"|"ml.m5d.xlarge"|"ml.m5d.2xlarge"|"ml.m5d.4xlarge"|"ml.m5d.12xlarge"|"ml.m5d.24xlarge"|"ml.c4.large"|"ml.c4.xlarge"|"ml.c4.2xlarge"|"ml.c4.4xlarge"|"ml.c4.8xlarge"|"ml.p2.xlarge"|"ml.p2.8xlarge"|"ml.p2.16xlarge"|"ml.p3.2xlarge"|"ml.p3.8xlarge"|"ml.p3.16xlarge"|"ml.c5.large"|"ml.c5.xlarge"|"ml.c5.2xlarge"|"ml.c5.4xlarge"|"ml.c5.9xlarge"|"ml.c5.18xlarge"|"ml.c5d.large"|"ml.c5d.xlarge"|"ml.c5d.2xlarge"|"ml.c5d.4xlarge"|"ml.c5d.9xlarge"|"ml.c5d.18xlarge"|"ml.g4dn.xlarge"|"ml.g4dn.2xlarge"|"ml.g4dn.4xlarge"|"ml.g4dn.8xlarge"|"ml.g4dn.12xlarge"|"ml.g4dn.16xlarge"|"ml.r5.large"|"ml.r5.xlarge"|"ml.r5.2xlarge"|"ml.r5.4xlarge"|"ml.r5.12xlarge"|"ml.r5.24xlarge"|"ml.r5d.large"|"ml.r5d.xlarge"|"ml.r5d.2xlarge"|"ml.r5d.4xlarge"|"ml.r5d.12xlarge"|"ml.r5d.24xlarge"|"ml.inf1.xlarge"|"ml.inf1.2xlarge"|"ml.inf1.6xlarge"|"ml.inf1.24xlarge"|"ml.dl1.24xlarge"|"ml.c6i.large"|"ml.c6i.xlarge"|"ml.c6i.2xlarge"|"ml.c6i.4xlarge"|"ml.c6i.8xlarge"|"ml.c6i.12xlarge"|"ml.c6i.16xlarge"|"ml.c6i.24xlarge"|"ml.c6i.32xlarge"|"ml.m6i.large"|"ml.m6i.xlarge"|"ml.m6i.2xlarge"|"ml.m6i.4xlarge"|"ml.m6i.8xlarge"|"ml.m6i.12xlarge"|"ml.m6i.16xlarge"|"ml.m6i.24xlarge"|"ml.m6i.32xlarge"|"ml.r6i.large"|"ml.r6i.xlarge"|"ml.r6i.2xlarge"|"ml.r6i.4xlarge"|"ml.r6i.8xlarge"|"ml.r6i.12xlarge"|"ml.r6i.16xlarge"|"ml.r6i.24xlarge"|"ml.r6i.32xlarge"|"ml.g5.xlarge"|"ml.g5.2xlarge"|"ml.g5.4xlarge"|"ml.g5.8xlarge"|"ml.g5.12xlarge"|"ml.g5.16xlarge"|"ml.g5.24xlarge"|"ml.g5.48xlarge"|"ml.g6.xlarge"|"ml.g6.2xlarge"|"ml.g6.4xlarge"|"ml.g6.8xlarge"|"ml.g6.12xlarge"|"ml.g6.16xlarge"|"ml.g6.24xlarge"|"ml.g6.48xlarge"|"ml.r8g.medium"|"ml.r8g.large"|"ml.r8g.xlarge"|"ml.r8g.2xlarge"|"ml.r8g.4xlarge"|"ml.r8g.8xlarge"|"ml.r8g.12xlarge"|"ml.r8g.16xlarge"|"ml.r8g.24xlarge"|"ml.r8g.48xlarge"|"ml.g6e.xlarge"|"ml.g6e.2xlarge"|"ml.g6e.4xlarge"|"ml.g6e.8xlarge"|"ml.g6e.12xlarge"|"ml.g6e.16xlarge"|"ml.g6e.24xlarge"|"ml.g6e.48xlarge"|"ml.p4d.24xlarge"|"ml.c7g.large"|"ml.c7g.xlarge"|"ml.c7g.2xlarge"|"ml.c7g.4xlarge"|"ml.c7g.8xlarge"|"ml.c7g.12xlarge"|"ml.c7g.16xlarge"|"ml.m6g.large"|"ml.m6g.xlarge"|"ml.m6g.2xlarge"|"ml.m6g.4xlarge"|"ml.m6g.8xlarge"|"ml.m6g.12xlarge"|"ml.m6g.16xlarge"|"ml.m6gd.large"|"ml.m6gd.xlarge"|"ml.m6gd.2xlarge"|"ml.m6gd.4xlarge"|"ml.m6gd.8xlarge"|"ml.m6gd.12xlarge"|"ml.m6gd.16xlarge"|"ml.c6g.large"|"ml.c6g.xlarge"|"ml.c6g.2xlarge"|"ml.c6g.4xlarge"|"ml.c6g.8xlarge"|"ml.c6g.12xlarge"|"ml.c6g.16xlarge"|"ml.c6gd.large"|"ml.c6gd.xlarge"|"ml.c6gd.2xlarge"|"ml.c6gd.4xlarge"|"ml.c6gd.8xlarge"|"ml.c6gd.12xlarge"|"ml.c6gd.16xlarge"|"ml.c6gn.large"|"ml.c6gn.xlarge"|"ml.c6gn.2xlarge"|"ml.c6gn.4xlarge"|"ml.c6gn.8xlarge"|"ml.c6gn.12xlarge"|"ml.c6gn.16xlarge"|"ml.r6g.large"|"ml.r6g.xlarge"|"ml.r6g.2xlarge"|"ml.r6g.4xlarge"|"ml.r6g.8xlarge"|"ml.r6g.12xlarge"|"ml.r6g.16xlarge"|"ml.r6gd.large"|"ml.r6gd.xlarge"|"ml.r6gd.2xlarge"|"ml.r6gd.4xlarge"|"ml.r6gd.8xlarge"|"ml.r6gd.12xlarge"|"ml.r6gd.16xlarge"|"ml.p4de.24xlarge"|"ml.trn1.2xlarge"|"ml.trn1.32xlarge"|"ml.trn1n.32xlarge"|"ml.trn2.48xlarge"|"ml.inf2.xlarge"|"ml.inf2.8xlarge"|"ml.inf2.24xlarge"|"ml.inf2.48xlarge"|"ml.p5.48xlarge"|"ml.p5e.48xlarge"|"ml.p5en.48xlarge"|"ml.m7i.large"|"ml.m7i.xlarge"|"ml.m7i.2xlarge"|"ml.m7i.4xlarge"|"ml.m7i.8xlarge"|"ml.m7i.12xlarge"|"ml.m7i.16xlarge"|"ml.m7i.24xlarge"|"ml.m7i.48xlarge"|"ml.c7i.large"|"ml.c7i.xlarge"|"ml.c7i.2xlarge"|"ml.c7i.4xlarge"|"ml.c7i.8xlarge"|"ml.c7i.12xlarge"|"ml.c7i.16xlarge"|"ml.c7i.24xlarge"|"ml.c7i.48xlarge"|"ml.r7i.large"|"ml.r7i.xlarge"|"ml.r7i.2xlarge"|"ml.r7i.4xlarge"|"ml.r7i.8xlarge"|"ml.r7i.12xlarge"|"ml.r7i.16xlarge"|"ml.r7i.24xlarge"|"ml.r7i.48xlarge", ...],
    "SupportedContentTypes": ["string", ...],
    "SupportedResponseMIMETypes": ["string", ...]
  }
  ...
]

--skip-model-validation (строка)

Указывает, хотите ли вы пропустить проверку модели.

Возможные значения:

All
None

--source-uri (строка)

URI источника для пакета моделей. Если вы хотите клонировать пакет моделей, задайте ему Amazon Resource Name (ARN) пакета моделей. Если вы хотите зарегистрировать модель, задайте ей ARN модели.

--security-config (структура)

Идентификатор ключа KMS (KMSKeyId) используемый для шифрования информации о пакете моделей.

KmsKeyId -> (строка)

Идентификатор ключа KMS (KMSKeyId) используемый для шифрования информации о пакете моделей.

Краткая синтаксическая запись:

KmsKeyId=string

Синтаксис JSON:

{
  "KmsKeyId": "string"
}

--model-card (структура)

Модельная карточка, связанная с пакетом модели. Так как ModelPackageModelCard привязана к пакету модели, она представляет собой конкретное использование модельной карточки, и её схема упрощена по сравнению со схемой ModelCard . Схема ModelPackageModelCard не включает model_package_details , а model_overview состоит из свойств model_creator и model_artifact. Для получения дополнительной информации о схеме модельной карточки пакета модели см. Схему модельной карточки пакета модели. Для получения дополнительной информации о модельной карточке, связанной с пакетом модели, см. Просмотр деталей версии модели.

ModelCardContent -> (строка)

Содержание модельной карточки. Содержание должно соответствовать схеме, описанной в Схеме модельной карточки пакета модели.

ModelCardStatus -> (строка)

Статус утверждения модельной карточки в вашей организации. Разные организации могут иметь разные критерии проверки и утверждения модельной карточки.

Draft : Модельная карточка находится в стадии разработки.
PendingReview : Модельная карточка ожидает проверки.
Approved : Модельная карточка утверждена.
Archived : Модельная карточка архивирована. Более никаких обновлений в содержании модельной карточки внести нельзя. Если вы попытаетесь обновить содержание модельной карточки, вы получите сообщение Model Card is in Archived state .

Краткая синтаксическая запись:

ModelCardContent=string,ModelCardStatus=string

Синтаксис JSON:

{
  "ModelCardContent": "string",
  "ModelCardStatus": "Draft"|"PendingReview"|"Approved"|"Archived"
}

--model-life-cycle (структура)

Структура, описывающая текущее состояние модели в её жизненном цикле.

Stage -> (строка)

Текущая стадия жизненного цикла модели.

StageStatus -> (строка)

Текущий статус стадии жизненного цикла модели.

StageDescription -> (строка)

Описание деталей, связанных со стадией.

Краткая синтаксическая запись:

Stage=string,StageStatus=string,StageDescription=string

Синтаксис JSON:

{
  "Stage": "string",
  "StageStatus": "string",
  "StageDescription": "string"
}

--cli-input-json | --cli-input-yaml (строка) Читает аргументы из предоставленной JSON-строки. JSON-строка следует формату, предоставленному --generate-cli-skeleton. Если на командной строке указаны другие аргументы, эти значения переопределят значения, полученные из JSON. Невозможно передавать произвольные двоичные значения с помощью значения, предоставленного JSON, так как строка будет интерпретироваться буквально. Это может не быть указано вместе с --cli-input-yaml.

--generate-cli-skeleton (строка) Выводит JSON-скелет в стандартный вывод, не отправляя запрос к API. При отсутствии значения или значении input выводит пример входного JSON, который можно использовать в качестве аргумента для --cli-input-json. Аналогично, при указании yaml-input, будет выведен пример входного YAML, который можно использовать с --cli-input-yaml. Если указано значение output, оно проверит входные данные команд и вернёт пример выходного JSON для этой команды. Сгенерированный JSON-скелет не стабилен между версиями AWS CLI, и нет гарантий обратной совместимости в сгенерированном JSON-скелете.

Общие параметры

--debug (булево)

Включить отладочную запись в журнал.

--endpoint-url (строка)

Переопределить стандартный URL команды заданным URL.

--no-verify-ssl (булево)

По умолчанию AWS CLI использует SSL при общении с AWS-сервисами. Для каждого SSL-соединения AWS CLI будет проверять сертификаты SSL. Данный параметр переопределяет стандартное поведение проверки сертификатов SSL.

--no-paginate (булево)

Отключить автоматическую постраничную навигацию. Если автоматическая постраничная навигация отключена, AWS CLI выполнит только один вызов для первой страницы результатов.

--output (строка)

Стиль форматирования для вывода команд.

json
text
таблица
yaml
yaml-поток

--query (строка)

Запрос JMESPath для фильтрации данных ответа.

--profile (строка)

Использование определённого профиля из файла учетных данных.

--region (строка)

Регион для использования. Переопределяет настройки конфигурации/среды.

--version (строка)

Отображение версии этого инструмента.

--color (строка)

Включение/выключение цветного вывода.

включить
выключить
автоматически

--no-sign-request (булево)

Не подписывать запросы. Учетные данные не будут загружены, если этот аргумент указан.

--ca-bundle (строка)

Файл сертификата CA для проверки сертификатов SSL. Переопределяет настройки конфигурации/среды.

--cli-read-timeout (целое число)

Максимальное время чтения сокета в секундах. Если значение установлено в 0, чтение сокета будет блокирующим и не будет иметь таймаута. Значение по умолчанию составляет 60 секунд.

--cli-connect-timeout (целое число)

Максимальное время подключения сокета в секундах. Если значение установлено в 0, подключение сокета будет блокирующим и не будет иметь таймаута. Значение по умолчанию составляет 60 секунд.

--cli-binary-format (строка)

Стиль форматирования, используемый для двоичных блоков. По умолчанию используется формат base64. Формат base64 ожидает, что двоичные блоки будут предоставлены как строка, закодированная в base64. Формат raw-in-base64-out сохраняет совместимость с поведением AWS CLI V1, и двоичные значения должны передаваться буквально. При предоставлении содержимого из файла, которое сопоставляется с двоичным блоком, fileb:// всегда будет обрабатываться как двоичное и будет использовать содержимое файла непосредственно, независимо от настройки cli-binary-format. При использовании file:// содержимое файла должно быть должным образом отформатировано для настроенного cli-binary-format.

base64
raw-in-base64-out

--no-cli-pager (булево)

Отключить пейджер CLI для вывода.

--cli-auto-prompt (булево)

Автоматически запрашивать параметры ввода CLI.

--no-cli-auto-prompt (булево)

Отключить автоматический запрос параметров ввода CLI.

Вывод

ModelPackageArn -> (строка)

Amazon Resource Name (ARN) нового пакета модели.