translated #11 notebook of quickstart

oreilly-japan · Oct 28, 2021 · 6b611cd · 6b611cd
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diff --git a/workshop/00_quickstart/11_Register_Deploy_Model.ipynb b/workshop/00_quickstart/11_Register_Deploy_Model.ipynb
@@ -4,13 +4,14 @@
  "cell_type": "markdown",
  "metadata": {},
  "source": [
- "# Deploy the Model\n",
+ "# モデルのデプロイ\n",
  "\n",
- "The pipeline that was executed created a Model Package version within the specified Model Package Group. Of particular note, the registration of the model/creation of the Model Package was done so with approval status as `PendingManualApproval`.\n",
+ "実行されたパイプラインによって、指定したモデルパッケージグループ内にモデルパッケージのバージョンが作成されました。\n",
+ "注意すべきは、モデルの登録とモデルパッケージの作成は、承認ステータスが `PendingManualApproval` として行われたことです。\n",
  "\n",
- "As part of SageMaker Pipelines, data scientists can register the model with approved/pending manual approval as part of the CI/CD workflow.\n",
+ "SageMaker Pipelinesの機能として、データサイエンティストはCI/CDワークフローの一部として「承認済み」もしくは「手動承認待ち」の状態でモデルを登録することができます。\n",
  "\n",
- "We can also approve the model using the SageMaker Studio UI or programmatically as shown below."
+ "また、SageMaker StudioのUI上でモデルを承認することもできますし、以下で説明するようにプログラムを用いることもできます。"
  ]
  },
  {
@@ -48,7 +49,7 @@
  "cell_type": "markdown",
  "metadata": {},
  "source": [
- "# List Pipeline Execution Steps\n"
+ "# パイプライン実行ステップを表示\n"
  ]
  },
  {
@@ -132,7 +133,7 @@
  "cell_type": "markdown",
  "metadata": {},
  "source": [
- "# View Registered Model"
+ "# 登録されたモデルを確認"
  ]
  },
  {
@@ -156,15 +157,15 @@
  "source": [
  "model_package_update_response = sm.update_model_package(\n",
  " ModelPackageArn=model_package_arn,\n",
- " ModelApprovalStatus=\"Approved\", # Other options are Rejected and PendingManualApproval\n",
+ " ModelApprovalStatus=\"Approved\", # 他に Rejected と PendingManualApproval のオプションがある\n",
  ")"
  ]
  },
  {
  "cell_type": "markdown",
  "metadata": {},
  "source": [
- "# View Created Model"
+ "# 作成したモデルを確認"
  ]
  },
  {
@@ -187,8 +188,8 @@
  "cell_type": "markdown",
  "metadata": {},
  "source": [
- "# Create Model Endpoint from Model Registry\n",
- "More details here: https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/model-registry-deploy.html\n"
+ "# モデルレジストリからモデルエンドポイントを作成\n",
+ "より詳細についてはドキュメントを参照してください: https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/model-registry-deploy.html\n"
  ]
  },
  {
@@ -262,7 +263,7 @@
  "metadata": {},
  "outputs": [],
  "source": [
- "# Pick up the existing `pipeline_endpoint_name` if it was already created\n",
+ "# もしすでに作成済みであれば、`pipeline_endpoint_name` をピックアップする\n",
  "\n",
  "%store -r pipeline_endpoint_name"
  ]
@@ -316,8 +317,8 @@
  "cell_type": "markdown",
  "metadata": {},
  "source": [
- "# _Wait Until the Endpoint is Deployed_\n",
- "_Note: This will take a few minutes. Please be patient._"
+ "# _エンドポイントがデプロイされるまでお待ちください_\n",
+ "_注意: 数分かかります。しばらくお待ちください。_"
  ]
  },
  {
@@ -336,14 +337,14 @@
  "cell_type": "markdown",
  "metadata": {},
  "source": [
- "# _Wait Until the Endpoint ^^ Above ^^ is Deployed_"
+ "# _^^ ここ ^^でエンドポイントがデプロイされるまでお待ちください_"
  ]
  },
  {
  "cell_type": "markdown",
  "metadata": {},
  "source": [
- "# Predict the star_rating with Ad Hoc review_body Samples"
+ "# アドホックな review_body のサンプルで star_rating を予測"
  ]
  },
  {
@@ -372,7 +373,7 @@
  "cell_type": "markdown",
  "metadata": {},
  "source": [
- "# These predictions are not that great, we know. We need to train longer!"
+ "# これらの予測はうまくいかないでしょう。もっとトレーニングが必要です！"
  ]
  },
  {
@@ -393,7 +394,7 @@
  "cell_type": "markdown",
  "metadata": {},
  "source": [
- "# Release Resources"
+ "# リソースを解放"
  ]
  },
  {