update-model-package

Описание

Обновляет версионированный шаблон.

См. также: Документация API AWS

Синтаксис

  update-model-package
--model-package-arn <value>
[--model-approval-status <value>]
[--approval-description <value>]
[--customer-metadata-properties <value>]
[--customer-metadata-properties-to-remove <value>]
[--additional-inference-specifications-to-add <value>]
[--inference-specification <value>]
[--source-uri <value>]
[--model-card <value>]
[--model-life-cycle <value>]
[--client-token <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-arn (строка)

Amazon Resource Name (ARN) пакета модели.

--model-approval-status (строка)

Статус одобрения модели.

Возможные значения:

Approved
Rejected
PendingManualApproval

--approval-description (строка)

Описание статуса одобрения модели.

--customer-metadata-properties (массив)

Свойства метаданных, связанные с версиями пакета модели.

ключ -> (строка)

значение -> (строка)

Сокращенный синтаксис:

KeyName1=string,KeyName2=string

Синтаксис JSON:

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

--customer-metadata-properties-to-remove (список)

Свойства метаданных, связанные с версиями пакета модели для удаления.

(строка)

Синтаксис:

"string" "string" ...

--additional-inference-specifications-to-add (список)

Массив дополнительных объектов спецификации инференции, которые нужно добавить в существующий массив дополнительных спецификаций инференции. Общее количество дополнительных спецификаций инференции не должно превышать 15. Каждая дополнительная спецификация инференции указывает артефакты на основе этого пакета модели, которые можно использовать на конечных точках инференции. Обычно используется с SageMaker Neo для хранения скомпилированных артефактов.

(структура)

Структура дополнительной спецификации инференции. Дополнительная спецификация инференции указывает подробности о задачах инференции, которые могут быть выполнены с моделями на основе этого пакета модели

Имя -> (строка)

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

Описание -> (строка)

Описание дополнительной спецификации инференции

Контейнеры -> (список)

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

(структура)

Описание Docker-контейнера для пакета модели.

Имя хоста контейнера -> (строка)

DNS имя хоста Docker-контейнера.

Изображение -> (строка)

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

Если вы используете свой собственный алгоритм вместо алгоритма, предоставляемого SageMaker, код инференции должен соответствовать требованиям SageMaker. SageMaker поддерживает форматы путей изображений registry/repository[:tag] и registry/repository[@digest]. Дополнительную информацию см. в разделе 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 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 храниться в ведре S3 в том же регионе, что и пакет модели.

Источник данных модели -> (структура)

Указывает расположение данных ML-модели для развертывания при создании конечной точки.

Источник данных S3 -> (структура)

Указывает расположение данных ML-модели в S3 для развертывания.

S3Uri -> (строка)

Указывает путь S3 к данным ML-модели для развертывания.

Тип данных S3 -> (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 слешем (/).

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

Тип сжатия -> (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 разархивировать и распаковать 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, SageMaker будет следовать нижеприведенным 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 слешу (/), и использует последнюю часть в качестве имени файла, содержащего содержимое объекта S3.
Если вы выберете S3Prefix в качестве значения S3DataType , 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 слешу (/), 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 длиннее 255 байт
- Одиночная точка (. )
- Двойная точка (.. )
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, а вы укажите 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 организуйте артефакты модели в консоли S3 с помощью папок. При создании папки в консоли S3 S3 создает объект размером 0 байт с ключом, установленным на предоставленное вами имя папки. Ключ объекта размером 0 байт заканчивается слешем (/), что нарушает ограничения SageMaker на имена файлов артефактов модели, что приведет к сбою развертывания модели.

Настройки доступа к модели -> (структура)

Указывает файл конфигурации доступа к ML-модели. Вы можете явно принять лицензионное соглашение конечного пользователя модели (EULA) в ModelAccessConfig. Вы несете ответственность за ознакомление и соблюдение любых применимых лицензионных условий и убедитесь, что они приемлемы для вашего использования, прежде чем загружать или использовать модель.

ПринятьEula -> (булево)

Указывает согласие с лицензионным соглашением конечного пользователя модели (EULA). Значение AcceptEula должно быть явно определено как True, чтобы принять EULA, требуемое этой моделью. Вы несете ответственность за ознакомление и соблюдение любых применимых лицензионных условий и убедитесь, что они приемлемы для вашего использования, прежде чем загружать или использовать модель.

Конфигурация доступа к центру -> (структура)

Конфигурационная информация для доступа к центру.

HubContentArn -> (строка)

ARN содержимого центра, для которого разрешен доступ к развертыванию.

ManifestS3Uri -> (строка)

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

ETag -> (строка)

ETag, связанный с URI S3.

ManifestEtag -> (строка)

ETag, связанный с URI S3 манифеста.

ProductId -> (строка)

Идентификатор продукта Amazon Web Services Marketplace пакета модели.

Окружение -> (массив)

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

ключ -> (строка)

значение -> (строка)

Ввод модели -> (структура)

Структура с данными ввода модели.

DataInputConfig -> (строка)

Объект конфигурации ввода для модели.

Фреймворк -> (строка)

Фреймворк машинного обучения образа контейнера пакета модели.

Версия фреймворка -> (строка)

Версия фреймворка образа контейнера пакета модели.

Название ближайшей модели -> (строка)

Имя предварительно обученной модели машинного обучения, откалиброванной Amazon SageMaker Inference Recommender, которая соответствует вашей модели. Список откалиброванных моделей можно получить, вызвав ListModelMetadata.

Дополнительный источник данных S3 -> (структура)

Дополнительный источник данных, используемый во время инференции в Docker-контейнере для пакета модели.

Тип данных S3 -> (строка)

Тип данных дополнительного источника данных, который вы указываете для использования при инференции или обучении.

S3Uri -> (строка)

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

Тип сжатия -> (строка)

Тип сжатия, используемый для дополнительного источника данных, используемого при инференции или обучении. 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 задачу преобразования или развернуть конечную точку.

(строка)

Поддерживаемые типы экземпляров реального времени -> (список)

Список типов экземпляров, которые используются для генерации инференции в реальном времени.

(строка)

Поддерживаемые типы содержимого -> (список)

Поддерживаемые MIME-типы входных данных.

(строка)

Поддерживаемые MIME-типы ответа -> (список)

Поддерживаемые MIME-типы 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", ...]
  }
  ...
]

--inference-specification (структура)

Указывает подробности о задачах инференции, которые можно запускать с моделями на основе этого пакета моделей, включая следующую информацию:

Пути Amazon ECR контейнеров, содержащих код инференции и артефакты модели.
Типы экземпляров, которые поддерживает пакет моделей для задач трансформации и реальных конечных точек, используемых для инференции.
Форматы входных и выходных данных, которые поддерживает пакет моделей для инференции.

Containers -> (список)

Путь в реестре Amazon ECR образа Docker, содержащего код инференции.

(структура)

Описывает Docker-контейнер для пакета модели.

ContainerHostname -> (строка)

Имя хоста DNS для Docker-контейнера.

Image -> (строка)

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

Если вы используете собственный алгоритм вместо алгоритма, предоставляемого SageMaker, код инференции должен соответствовать требованиям SageMaker. SageMaker поддерживает форматы путей изображений registry/repository[:tag] и registry/repository[@digest]. Дополнительную информацию см. в разделе Использование собственных алгоритмов с Amazon SageMaker.

ImageDigest -> (строка)

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

ModelDataUrl -> (строка)

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

Примечание

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

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 определяет префикс имени ключа. SageMaker использует все объекты, которые соответствуют заданному префиксу имени ключа, как часть данных ML-модели для развертывания. Действительный префикс имени ключа, определенный S3Uri, всегда заканчивается слешем (/).

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

CompressionType -> (строка)

Указывает, как подготавливаются данные ML-модели.

Если вы выберете Gzip и выберете S3Object в качестве значения S3DataType, S3Uri определяет объект, который представляет собой сжатый в формате gzip архив TAR. SageMaker попытается разархивировать и распаковать объект во время развертывания модели.

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

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

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

Если вы выберете S3Object в качестве значения S3DataType, SageMaker разделит ключ объекта S3, на который ссылается S3Uri, по слешам (/) и использует последнюю часть в качестве имени файла, содержащего содержимое объекта S3.
Если вы выберете S3Prefix в качестве значения S3DataType, 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 слешам (/), используя промежуточные части в качестве имён каталогов, а последнюю часть - в качестве имени файла, содержащего содержимое объекта S3.
Не используйте следующие значения в качестве имён файлов или каталогов:
- Пустая или пустая строка
- Строка, содержащая нулевые байты
- Строка длиннее 255 байт
- Одиночная точка (.)
- Двойная точка (..)
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 укажете s3://mybucket/model/ в качестве значения S3Uri и S3Prefix в качестве значения S3DataType, это приведет к конфликту имён между /opt/ml/model/weights (обычный файл) и /opt/ml/model/weights/ (каталог).
Не используйте папки в консоли S3 для организации артефактов модели. Когда вы создаёте папку в консоли S3, S3 создаёт объект размером 0 байт с ключом, установленным в имя папки, которое вы указали. Ключ объекта размером 0 байт заканчивается слешем (/), 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 лицензионное соглашение конечного пользователя модели (EULA) в ModelAccessConfig. Вы несёте ответственность за ознакомление и соблюдение всех применимых лицензионных условий и убедитесь, что они приемлемы для вашего случая использования перед загрузкой или использованием модели.

AcceptEula -> (булево)

Указывает согласие на лицензионное соглашение конечного пользователя модели (EULA). Значение AcceptEula должно быть явно определено как True, чтобы принять EULA, требуемое этой моделью. Вы несёте ответственность за ознакомление и соблюдение всех применимых лицензионных условий и убедитесь, что они приемлемы для вашего случая использования перед загрузкой или использованием модели.

HubAccessConfig -> (структура)

Информация о конфигурации доступа к концентратору.

HubContentArn -> (строка)

ARN содержимого концентратора, для которого разрешён доступ к развертыванию.

ManifestS3Uri -> (строка)

URI Amazon S3 файла манифеста. Файл манифеста - это CSV-файл, который хранит 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 для пакета модели.

Environment -> (массив)

Переменные среды, которые необходимо установить в Docker-контейнере. Каждый ключ и значение в Environment строковом отображении может иметь длину до 1024. Мы поддерживаем до 16 записей в отображении.

key -> (строка)

value -> (строка)

ModelInput -> (структура)

Структура с деталями входных данных модели.

DataInputConfig -> (строка)

Объект конфигурации входных данных для модели.

Framework -> (строка)

Фреймворк машинного обучения образа контейнера пакета модели.

FrameworkVersion -> (строка)

Версия фреймворка образа контейнера пакета модели.

NearestModelName -> (строка)

Имя предварительно обученной модели машинного обучения, протестированной Amazon SageMaker Inference Recommender, соответствующей вашей модели. Список протестированных моделей можно получить, вызвав ListModelMetadata.

AdditionalS3DataSource -> (структура)

Дополнительный источник данных, который используется во время инференции в Docker-контейнере для вашего пакета модели.

S3DataType -> (строка)

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

S3Uri -> (строка)

Указатель ресурса (URI) для идентификации дополнительного источника данных, используемого в инференции или обучении.

CompressionType -> (строка)

Тип сжатия, используемого для дополнительного источника данных, используемого в инференции или обучении. Укажите None, если 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 задачу трансформации или на которых можно развернуть конечную точку.

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

(строка)

SupportedRealtimeInferenceInstanceTypes -> (список)

Список типов экземпляров, используемых для генерации инференции в реальном времени.

Этот параметр обязателен для невёрсионированных 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)

Синтаксис JSON:

{
  "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", ...]
}

--source-uri (строка)

URI источника пакета модели.

--model-card (структура)

Карта модели, связанная с пакетом модели. Поскольку ModelPackageModelCard привязана к пакету модели, это конкретное использование карты модели, 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. Дополнительную информацию о схеме карты модели пакета моделей см. в разделе Схема карты модели пакета модели. Дополнительную информацию о карте модели, связанной с пакетом модели, см. в разделе Просмотр деталей версии модели.

ModelCardContent -> (строка)

Содержимое карты модели. Содержимое должно соответствовать схеме, описанной в Схеме карты модели пакета модели.

ModelCardStatus -> (строка)

Статус утверждения карты модели в вашей организации. Разные организации могут иметь разные критерии для проверки и утверждения карты модели.

Draft: Карта модели находится в процессе разработки.
PendingReview: Карта модели ожидает проверки.
Approved: Карта модели утверждена.
Archived: Карта модели архивирована. Больше обновлений в содержимое карты модели внести нельзя. Если вы попытаетесь обновить содержимое карты модели, вы получите сообщение Model Card is in Archived state.

Сокращённый синтаксис:

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 в жизненном цикле модели.

StageDescription -> (строка)

Описание деталей, относящихся к стадии.

Сокращенная синтаксическая запись:

Stage=string,StageStatus=string,StageDescription=string

Синтаксис JSON:

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

--client-token (строка)

Уникальный токен, гарантирующий идемпотентность вызова API.

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

--generate-cli-skeleton (строка) Выводит JSON-скелет в стандартный вывод без отправки запроса к API. При отсутствии значения или значении input, выводит пример JSON-ввода, который можно использовать как аргумент для --cli-input-json. Аналогично, при указании значения yaml-input, он выведет пример YAML-ввода, который можно использовать с --cli-input-yaml. При указании значения output, он валидирует входные данные команд и возвращает пример выходного JSON для этой команды. Сгенерированный JSON-скелет не является стабильным между версиями AWS CLI, и нет гарантии обратной совместимости в сгенерированном JSON-скелете.

Глобальные параметры

--debug (логическое значение)

Включить отладовую запись в журнал.

--endpoint-url (строка)

Переопределить стандартный URL команды заданным URL.

--no-verify-ssl (логическое значение)

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

--no-paginate (логическое значение)

Отключить автоматическую постраничность. Если автоматическая постраничность отключена, AWS CLI выполнит только один вызов для первой страницы результатов.

--output (строка)

Стиль форматирования для вывода команд.

json
text
таблица
yaml
yaml-потоковый

--query (строка)

Запрос JMESPath для фильтрации данных ответа.

--profile (строка)

Использовать определенный профиль из файла аутентификации.

--region (строка)

Регион для использования. Переопределяет настройки конфигурации/среды.

--version (строка)

Отобразить версию этого инструмента.

--color (строка)

Включить/выключить цветной вывод.

вкл
выкл
авто

--no-sign-request (логическое значение)

Не подписывать запросы. Кредиты не будут загружены, если этот аргумент предоставлен.

--ca-bundle (строка)

Файл сертификатов CA для использования при проверке SSL-сертификатов. 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 — 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 — 60 секунд.

--cli-binary-format (строка)

Стиль форматирования, используемый для двоичных блоков. Формат по умолчанию — base64. Формат base64 ожидает, что двоичные блоки будут предоставлены в виде строки, закодированной 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, отображающего двоичный блок, fileb:// всегда будет обрабатываться как двоичный и использовать содержимое файла непосредственно независимо от параметра cli-binary-format. При использовании file://, содержимое файла должно быть должным образом отформатировано для настроенного формата cli-binary-format.

base64
raw-in-base64-out

--no-cli-pager (логическое значение)

Отключить кли-пейджер для вывода.

--cli-auto-prompt (логическое значение)

Автоматически запрашивать параметры ввода CLI.

--no-cli-auto-prompt (логическое значение)

Отключить автоматическое запросы параметров ввода CLI.

Вывод

ModelPackageArn -> (строка)

Amazon Resource Name (ARN) модели.