CloudFormationÀ utiliser pour créer une politique de dimensionnement - Amazon SageMaker AI

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CloudFormationÀ utiliser pour créer une politique de dimensionnement

L’exemple suivant montre comment configurer l’autoscaling du modèle sur un point de terminaison à l’aide de CloudFormation.

  Endpoint:
    Type: "AWS::SageMaker::Endpoint"
    Properties:
      EndpointName: yourEndpointName
      EndpointConfigName: yourEndpointConfigName

  ScalingTarget:
    Type: "AWS::ApplicationAutoScaling::ScalableTarget"
    Properties:
      MaxCapacity: 10
      MinCapacity: 2
      ResourceId: endpoint/my-endpoint/variant/my-variant
      RoleARN: arn
      ScalableDimension: sagemaker:variant:DesiredInstanceCount
      ServiceNamespace: sagemaker

  ScalingPolicy:
    Type: "AWS::ApplicationAutoScaling::ScalingPolicy"
    Properties:
      PolicyName: my-scaling-policy
      PolicyType: TargetTrackingScaling
      ScalingTargetId:
        Ref: ScalingTarget
      TargetTrackingScalingPolicyConfiguration:
        TargetValue: 70.0
        ScaleInCooldown: 600
        ScaleOutCooldown: 30
        PredefinedMetricSpecification:
          PredefinedMetricType: SageMakerVariantInvocationsPerInstance

Pour plus d’informations, consultez Création de ressources Application Auto Scaling avec AWS CloudFormation dans le Guide de l’utilisateur d’Application Auto Scaling.