Configure o modelo pré-treinado do AWS SageMaker
![Foto de rosto de Warren Marusiak](https://wac-cdn.atlassian.com/dam/jcr:7509aefb-43e8-401d-90fe-0850cbe6bb13/wmarusiak_headshot%20(1).png?cdnVersion=2079)
Warren Marusiak
Evangelista tecnológico sênior
Para demonstrar como desenvolver, implementar e gerenciar aplicativos usando o Jira Software e várias ferramentas conectadas, nossa equipe criou o ImageLabeller, um aplicativo de demonstração simples gerado na AWS que usa aprendizado de máquina para aplicar etiquetas às imagens.
Esta página aborda como configurar um modelo predefinido do AWS SageMaker, um pré-requisito para que o ImageLabeller processe imagens com êxito. Antes de começar, recomendamos a leitura da página da arquitetura do ImageLabeller para contextualizar.
Entre no AWS Console e navegue até o Amazon SageMaker.
![Captura de tela do console da AWS](https://wac-cdn.atlassian.com/dam/jcr:312699b3-a880-49f6-a54b-655fd849a1b3/AWS_console.png?cdnVersion=2079)
Acesse o Amazon SageMaker Studio.
![Captura de tela do Amazon SageMaker Studio](https://wac-cdn.atlassian.com/dam/jcr:36e40d90-7538-45b9-a5d7-d7b0018a19c6/Amazon_SageMaker_Studio.png?cdnVersion=2079)
Escolha Início rápido > Função de execução > Criar uma função do IAM.
![Captura de tela do Início rápido](https://wac-cdn.atlassian.com/dam/jcr:a7890497-0970-4cfd-a075-67fa87561bfa/Quick_start_and_click_Execution_role_dropdown.png?cdnVersion=2079)
Clique em Criar função. Em seguida, clique em Enviar.
![Captura de tela de Criar uma função do IAM](https://wac-cdn.atlassian.com/dam/jcr:2c84d98f-87e8-474c-aafd-6d8d89187d6f/Click_Create_role.png?cdnVersion=2079)
A configuração do SageMaker vai demorar um pouco. Quando estiver pronto, clique em Abrir Studio.
![Captura de tela da pós-configuração](https://wac-cdn.atlassian.com/dam/jcr:97cef6bc-4800-4384-8286-d5f6880b7ca3/After_setup__click_Open_Studio.png?cdnVersion=2079)
Clique em Ir para o SageMake JumpStart.
![Captura de tela do SageMaker JumpStart](https://wac-cdn.atlassian.com/dam/jcr:9ff55612-7e77-4e9b-b8dd-f5ca7ae40c50/sagemaker.png?cdnVersion=2079)
Localize e clique em Inception V3.
![Captura de tela dos modelos de visão](https://wac-cdn.atlassian.com/dam/jcr:bb0efbb6-c394-4160-8157-9c70f7663c4a/sagemaker_inception_v3.png?cdnVersion=2079)
Altere o Tipo de Máquina para ml.m5.large, altere o Nome do Endpoint para algo mais legível, como “image-labeller-endpoint” e clique em Implementar.
![Captura de tela do modelo de implementação](https://wac-cdn.atlassian.com/dam/jcr:79d0ee62-44c2-4e3f-98e4-c00ec4e2c738/Change_the_Endpoint_Name_and_click_Deploy.png?cdnVersion=2079)
O AWS SageMaker vai começar a implementar o modelo.
![Captura de tela do início da implementação](https://wac-cdn.atlassian.com/dam/jcr:af1d17d2-65a1-4697-b091-a4d57059f522/SageMaker_starts_to_deploy.png?cdnVersion=2079)
Clique em Abrir Notebook quando a implementação estiver concluída.
![Captura de tela do status do endpoint](https://wac-cdn.atlassian.com/dam/jcr:fe9c84ce-6473-4b62-85ff-dcd875d4c4b4/Click_Open_Notebook.png?cdnVersion=2079)
Execute todos os três blocos de código do notebook para verificar se as coisas estão funcionando. Anote o endpoint_name em query_endpoint. Você precisa adicionar isso e a região em que seu notebook AWS SageMaker está no InvokeLabeller AWS Lambda.
Para obter informações sobre como usar os notebooks Jupyter, leia a documentação.
![Captura de tela do endpoint da consulta](https://wac-cdn.atlassian.com/dam/jcr:fda5d373-1eea-44d6-9853-f297f5150b5c/Query_endpoint_that_you_created.png?cdnVersion=2079)
Abra o arquivo src/app.py do InvokeLabeller e procure por query_endpoint. altere o endpoint_name e o region_name do cliente para que correspondam ao seu notebook AWS SageMaker.
def query_endpoint(img):
endpoint_name = 'jumpstart-dft-image-labeller-endpoint'
client = boto3.client(service_name='runtime.sagemaker', region_name='us-west-1')
response = client.invoke_endpoint(EndpointName=endpoint_name, ContentType='application/x-image', Body=img)
model_predictions = json.loads(response['Body'].read())['predictions'][0]
return model_predictions
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