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# Raccomandazione Amazon SageMaker Inference
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Amazon SageMaker Inference Recommender è una funzionalità di Amazon SageMaker AI. Riduce il tempo necessario per mettere in produzione i modelli di machine learning (ML) automatizzando i test di carico e l'ottimizzazione dei modelli tra SageMaker le istanze AI ML. Puoi usare il suggeritore di inferenza per implementare il tuo modello su un endpoint di inferenza in tempo reale o senza server che offre le migliori prestazioni al minor costo. Inference Recommender aiuta a selezionare il tipo di istanza e la configurazione migliori per i tuoi modelli e carichi di lavoro ML. Considera fattori come il conteggio di istanze, i parametri del container, le ottimizzazioni dei modelli, la simultaneità massima e la dimensione della memoria.

Amazon SageMaker Inference Recommender ti addebita solo le istanze utilizzate durante l'esecuzione dei lavori.

## Come funziona
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Per utilizzare Amazon SageMaker Inference Recommender, puoi [creare un modello di SageMaker intelligenza artificiale o registrare un modello](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateModel.html) nel Model Registry con gli SageMaker artefatti del modello. Usa la console AI AWS SDK per Python (Boto3) o la console SageMaker AI per eseguire lavori di benchmarking per diverse configurazioni di endpoint AI. SageMaker I processi di suggerimento delle inferenze ti aiutano a raccogliere e visualizzare i parametri relative di tutte le prestazioni e sull'utilizzo delle risorse per aiutarti a decidere quale tipo e configurazione di endpoint scegliere.

## Come iniziare
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Se sei un utente alle prime armi di Amazon SageMaker Inference Recommender, ti consigliamo di fare quanto segue:

1. Leggi la [Prerequisiti per l'utilizzo di Amazon SageMaker Inference Recommender](inference-recommender-prerequisites.md) sezione per assicurarti di aver soddisfatto i requisiti per utilizzare Amazon SageMaker Inference Recommender.

1. Consulta la sezione [Lavori di raccomandazione con Amazon SageMaker Inference Recommender](inference-recommender-recommendation-jobs.md) per avviare i primi processi di raccomandazione del suggeritore di inferenza.

1. Esplora l'esempio introduttivo del notebook [Jupyter di Amazon SageMaker Inference Recommender o consulta i notebook](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/blob/master/sagemaker-inference-recommender/inference-recommender.ipynb) di esempio nella sezione seguente.

## Notebook di esempio
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Il seguente esempio di notebook Jupyter può aiutarti con i flussi di lavoro per diversi casi d'uso nel suggeritore di inferenza:
+ [Se desideri un notebook introduttivo che esegua il benchmark di un modello, consulta il notebook Inference Recommender. TensorFlow SageMaker TensorFlow](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/blob/main/sagemaker-inference-recommender/inference-recommender.ipynb)
+ [Se vuoi fare un benchmark di un HuggingFace modello, consulta Inference Recommender per notebook. SageMaker HuggingFace](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/blob/main/sagemaker-inference-recommender/huggingface-inference-recommender/huggingface-inference-recommender.ipynb)
+ [Se vuoi fare un benchmark di un XGBoost modello, consulta il notebook Inference Recommender. SageMaker XGBoost](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/blob/main/sagemaker-inference-recommender/xgboost/xgboost-inference-recommender.ipynb)
+ [Se desideri esaminare le CloudWatch metriche per i tuoi lavori di Inference Recommender, consulta il taccuino sulle metriche di Inference Recommender. SageMaker CloudWatch ](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/blob/main/sagemaker-inference-recommender/tensorflow-cloudwatch/tf-cloudwatch-inference-recommender.ipynb)