Implementazione di un modello in Studio - Amazon SageMaker AI

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Implementazione di un modello in Studio

Dopo aver registrato una versione del modello e averne approvato la distribuzione, distribuiscila su un endpoint Amazon SageMaker AI per l'inferenza in tempo reale. Puoi Implementazione di un modello dal registro con Python o distribuire il tuo modello in Amazon SageMaker Studio. Di seguito vengono fornite istruzioni su come implementare il modello in Studio.

Questa funzionalità non è disponibile in Amazon SageMaker Studio Classic.

Prima di implementare un pacchetto di modelli, è necessario soddisfare i seguenti requisiti:

Di seguito vengono fornite istruzioni su come implementare un modello in Studio.

Per implementare un modello in Studio

  1. Apri la console Studio seguendo le istruzioni riportate in Avvia Amazon SageMaker Studio.

  2. Scegli Modelli nel riquadro di navigazione a sinistra.

  3. Scegli la scheda Modelli registrati, se non è già selezionata.

  4. Immediatamente sotto l’etichetta della scheda Modelli registrati, scegli Gruppi di modelli, se non è già selezionato.

  5. (Facoltativo) Se hai modelli che sono stati condivisi con te, puoi scegliere tra I miei modelli o Condivisi con me.

  6. Seleziona le caselle di controllo per i modelli registrati. Se i requisiti di cui sopra sono soddisfatti, il pulsante Implementa diventa selezionabile.

  7. Scegli Implementa per aprire la pagina Implementa il modello sull’endpoint.

  8. Configura le risorse di implementazione nelle impostazioni dell’endpoint.

  9. Dopo aver verificato le impostazioni, scegli Implementa. Il modello verrà quindi implementato sull’endpoint con lo stato In servizio.

Perus-east-1, us-west-2ap-northeast-1, e eu-west-1 regioni, puoi utilizzare le seguenti istruzioni per distribuire i modelli:

Per implementare un modello in Studio

  1. Apri la console Studio seguendo le istruzioni riportate in Avvia Amazon SageMaker Studio.

  2. Scegli Modelli nel riquadro di navigazione a sinistra.

  3. Scegli la scheda I miei modelli.

  4. Scegli la scheda Modelli registrati, se non è già selezionata.

  5. Seleziona un modello e scegli Visualizza l'ultima versione.

  6. Scegli Deploy e scegli tra SageMaker AI o Amazon Bedrock.

  7. Dopo aver verificato le impostazioni, scegli Implementa. Il modello verrà quindi implementato sull’endpoint con lo stato In servizio.