Comment provisionner un projet SageMaker AI ?

Résolution

Remarque : si des erreurs surviennent lorsque vous exécutez des commandes de l'interface de la ligne de commande AWS (AWS CLI), consultez la section Résoudre des erreurs liées à l’AWS CLI. Vérifiez également que vous utilisez bien la version la plus récente de l'AWS CLI.

Avant de provisionner un projet SageMaker AI, assurez-vous d'activer les modèles de projet pour votre domaine SageMaker AI Studio. Lorsque vous créez un domaine, vous activez l'importation des modèles après avoir effectué l'une des actions suivantes :

• Vous activez les modèles de projet SageMaker AI et Amazon SageMaker AI JumpStart pour le compte.
• Vous appelez l'API EnableSagemakerServicecatalogPortfolio pour un domaine SageMaker AI Studio existant.

Accordez à vos utilisateurs de SageMaker AI Studio les autorisations nécessaires pour utiliser les projets. Vérifiez que vous avez activé les options suivantes dans l'onglet Paramètres du domaine :

• Activer les modèles de projet Amazon SageMaker AI et Amazon SageMaker JumpStart pour ce compte
• Activer les modèles de projet Amazon SageMaker AI et Amazon SageMaker JumpStart pour les utilisateurs de Studio

Vous pouvez également utiliser l'API GetSagemakerServicecatalogPortfolioStatus ou exécuter la commande get-sagemaker-servicecatalog-portfolio-status de l’AWS CLI :

aws sagemaker get-sagemaker-servicecatalog-portfolio-status

Après avoir activé les modèles de projets, vous pouvez provisionner un projet SageMaker AI directement à partir d'un domaine SageMaker AI Studio. Vous pouvez également créer un projet SageMaker AI via une API ou l'AWS CLI.

Remarque : si vous utilisez une API ou l'AWS CLI, vous devez indiquer les valeurs ProductId et ProvisioningArtifactId.

Pour obtenir les identifiants du produit et de l'artefact d'approvisionnement, procédez comme suit :

1. Ouvrez la console Service Catalog.
2. Dans le volet de navigation, sous Administration, sélectionnez Portfolios.
3. Choisissez l'onglet Importé.
4. Dans la barre de recherche, saisissez Solutions Amazon SageMaker et produits MLOps.
5. Choisissez Solutions Amazon SageMaker et produits MLOps.
6. Consultez la page Produits pour obtenir l'identifiant du produit.
7. Sélectionnez le modèle de produit ou de projet que vous souhaitez utiliser, par exemple le modèle MLOps pour la création de modèles et la formation.
8. Consultez la page Liste de produits pour obtenir l'ID de l'artefact de provisionnement.

Utilisez les ID d'artefact de projet et de provisionnement dans votre API CreateProject ou exécutez la commande create-project de l'AWS CLI :

aws sagemaker create-project --project-name your-project--service-catalog-provisioning-details ProductId="product-id-example",ProvisioningArtifactId="pa-id-example"

Remarque : remplacez your-project par le nom de votre projet, product-id-example par l’identifiant du produit et pa-id-example par l’identifiant de l'artefact d'approvisionnement.