Bereitstellen eines Modells in Amazon SageMaker - Amazon SageMaker

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Bereitstellen eines Modells in Amazon SageMaker

Nachdem Sie Ihr Modell geschult haben, können Sie es mithilfe von Amazon SageMaker bereitstellen, um Prognosen auf eine der folgenden Arten zu erhalten:

  • Um einen persistenten Endpunkt einzurichten und jeweils nur eine Prognose zu erhalten, verwenden Sie die Hosting-Services von SageMaker.

  • Um Prognosen für ein ganzes Dataset zu erhalten, verwenden SageMaker Stapeltransformation.

Bereitstellen eines Modells in SageMaker -Hosting-Services

Ein Beispiel zum Bereitstellen eines Modells für den SageMaker -Hosting-Service finden Sie unterBereitstellen des Modells in SageMaker -Hosting-Servicesaus.

Sie können sich aber auch das folgende Video-Tutorial ansehen:

SageMaker bietet Modell-Hosting-Services für die Modellbereitstellung an, wie in der folgenden Abbildung dargestellt. SageMaker bietet einen HTTPS-Endpunkt an, über den Sie Inferenzen von Ihrem Machine Learning-Modell abrufen können.