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# Création d'un modèle de pipeline
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Pour créer un modèle de pipeline qui peut être déployé sur un point de terminaison ou utilisé pour une tâche de transformation par lots, utilisez la console Amazon SageMaker AI ou l'`CreateModel`opération. 

**Pour créer un pipeline d'inférence (console)**

1. Ouvrez la console Amazon SageMaker AI à l'adresse [https://console.aws.amazon.com/sagemaker/](https://console.aws.amazon.com/sagemaker/).

1. Choisissez **Modèles**, puis **Créer des modèles** depuis le groupe **Déduction**. 

1. Sur la page **Créer un modèle**, fournissez un nom de modèle, choisissez un rôle IAM et, si vous voulez utiliser un VPC privé, spécifiez les valeurs de VPC.   
![Page de création d'un modèle pour un pipeline d'inférence.](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/sagemaker/latest/dg/images/create-pipeline-model.png)

1. Pour ajouter des informations sur les conteneurs dans le pipeline d'inférence, choisissez **Add container (Ajouter un conteneur)**, puis **Suivant**.

1. Complétez les champs pour chaque conteneur dans l'ordre où vous voulez les exécuter (quinze maximum). Complétez les champs **Container input options (Options d'entrée du conteneur)**, **Emplacement de l'image du code d'inférence** et, le cas échant, **URL des données du modèle**, **Nom d'hôte du conteneur**, ainsi que **Environmental variables (Variables d'environnement)**.  
![Création d'un modèle de pipeline avec des conteneurs.](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/sagemaker/latest/dg/images/create-pipeline-model-containers.png)

   La **MyInferencePipelineModel**page récapitule les paramètres des conteneurs qui fournissent des entrées pour le modèle. Si vous avez fourni les variables d'environnement dans une définition de conteneur correspondante, SageMaker AI les affiche dans le champ **Variables d'environnement**.  
![Résumé des paramètres de conteneur pour le modèle de pipeline.](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/sagemaker/latest/dg/images/pipeline-MyInferencePipelinesModel-recap.png)