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SageMakerへのインポート

Amazon S3コンソールを使用すると、DataRobotスコアスコアリングコードモデルをSageMakerにインポートして、予測を作成できます。

SageMakerにスコアリングコードモデルをインポートする前に、以下の項目を完了してください。

スコアリングコードをアップロード

SageMaker がスコアリングコードの JAR ファイルにアクセスするためには、TAR.GZ アーカイブを Amazon S3 バケットにアップロードする必要があります。

  1. Amazon S3コンソールを開きます。

  2. アップロード をクリックし、TAR.GZアーカイブをS3バケットに送信します。

Amazon ECRにDockerイメージを公開

推論コードを含むDockerイメージをAmazon ECRに公開します(詳細については AWSドキュメント を参照してください)。次のコマンドでDataRobot Dockerイメージをダウンロードできます。

docker pull datarobot/scoring-inference-code-sagemaker:latest

モデルを作成

SageMakerコンソールにモデルを作成できます。

  1. AWSにサインインして、検索バーに「SageMaker」と入力します。最初の結果(Amazon Sagemaker)を選択すると、SageMakerのコンソールに入り、モデルを作成することができます。

  2. アカウントに既存の役割がない場合、IAMの役割のフィールドで、ドロップダウンからCreate a new role(新しい役割の作成)を選択します。このオプションを選択すると、必要な権限のある役割が作成され、現在のユーザーのインスタンスに割り当てられます。

  3. Container definitionの各フィールドに入力します。

    Container input optionsフィールド(1)でProvide model artifacts and inference image location(モデルアーチファクトおよび推論イメージの場所を指定)を選択します。S3バケット内のスコアリングコードイメージ(モデル)の場所(2)および推論コードを含むDockerイメージのレジストリパス(3)を指定します。完了したら、フィールドの下にあるAdd container(コンテナを追加)をクリックします。

エンドポイント設定を作成

予測を作成するには、エンドポイント設定を設定します。

  1. 左側のダッシュボードを開き、Endpoint configurations(エンドポイント設定)ページに移動して、新しいエンドポイント設定を作成します。アップロードしたモデルを選択します。

    エンドポイント設定に名前を付け(1)、暗号化キーを提供(2)します(必要な場合)。完了したら、ページの下部にあるCreate endpoint configuration(エンドポイント設定を作成)を選択します。

  2. ダッシュボードを使用してEndpoints(エンドポイント)に移動し、新しいエンドポイントを作成します。

    エンドポイントに名前を付け(1)、既存のエンドポイント設定を使用(2)します。上記の手順で作成した設定を選択します(3)。完了したら、Select endpoint configuration(エンドポイント設定を選択)をクリックします。エンドポイントが作成されたら、モデルで予測リクエストを作成できます。


更新しました September 30, 2022
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