Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.
Amazon-Bedrock-Inferenz
Nachdem Sie Ihr Amazon Nova-Modell trainiert und getestet haben, können Sie es auf Amazon Bedrock bereitstellen, um daraus Rückschlüsse im Produktionsmaßstab zu ziehen. Der Bereitstellungsprozess umfasst die Erstellung eines Amazon Bedrock-Modells mit der CreateCustomModel API, den Export Ihrer Modellartefakte aus einem verwalteten Amazon S3-Bucket dorthin und dann, sobald das Modell AKTIV ist, die Konfiguration eines Endpunkts mit bedarfsgesteuerter oder bereitgestellter Durchsatzinferenz.
Sie können das SageMaker Python-SDK auch verwenden, um benutzerdefinierte Amazon Nova-Modelle auf Amazon On-Demand Bedrock- oder AI Inference-Endpunkten bereitzustellen. SageMaker Real-time Weitere Informationen finden Sie unter Anpassen mit dem Python-SDK. SageMaker
Detaillierte Schritte zum Einrichten der Amazon Bedrock-Inferenz für ein benutzerdefiniertes Modell finden Sie im folgenden Abschnitt.
