Las traducciones son generadas a través de traducción automática. En caso de conflicto entre la traducción y la version original de inglés, prevalecerá la version en inglés.
Para ayudarle a empezar con la inferencia de SageMaker IA, consulte las siguientes secciones, en las que se explican las opciones para implementar su modelo en la SageMaker IA y obtener inferencias. La sección Opciones de inferencia en Amazon AI SageMaker puede ayudarle a determinar qué característica se adapta mejor a su caso de uso para la inferencia.
Puedes consultar Recursos esta sección para obtener más información sobre resolución de problemas e información de referencia, blogs y ejemplos que te ayudarán a empezar, además de información general. FAQs
Temas
Antes de empezar
En estos temas se presupone que ha creado y entrenado modelos de machine learning y que está listo para implementarlos. No necesitas entrenar tu modelo en SageMaker IA para implementarlo en SageMaker IA y obtener inferencias. Si no tienes tu propio modelo, también puedes usar los algoritmos integrados de la SageMaker IA o los modelos previamente entrenados.
Si eres nuevo en el mundo de la SageMaker IA y aún no has elegido un modelo para implementarlo, sigue los pasos del tutorial Get Started with Amazon SageMaker AI. Utilice el tutorial para familiarizarse con la forma en que la SageMaker IA gestiona el proceso de ciencia de datos y cómo gestiona la implementación de modelos. Para obtener más información acerca de entrenamiento de modelos, consulte Entrenamiento de modelos.
Para obtener más información, referencias y ejemplos, consulte Recursos.
Pasos para la implementación de modelos
Para los punto de conexión de inferencia, el flujo de trabajo general consiste en lo siguiente:
Cree un modelo en SageMaker AI Inference apuntando a los artefactos del modelo almacenados en Amazon S3 y a una imagen de contenedor.
Seleccione una opción de inferencia. Para obtener más información, consulte Opciones de inferencia en Amazon AI SageMaker .
Cree una configuración de punto final de inferencia de SageMaker IA eligiendo el tipo de instancia y la cantidad de instancias que necesita detrás del punto final. Puede utilizar Amazon SageMaker Inference Recommender para obtener recomendaciones para los tipos de instancias. Para la inferencia sin servidor, solo necesita proporcionar la configuración de memoria que necesita en función del tamaño del modelo.
Cree un punto final de inferencia de SageMaker IA.
Invoque su punto de conexión para recibir una inferencia como respuesta.
El siguiente diagrama muestra el flujo de trabajo anterior.
Puede realizar estas acciones mediante la AWS consola AWS SDKs, el SDK de SageMaker Python AWS CloudFormation o el AWS CLI.
Para realizar inferencias por lotes con transformación por lotes, señale los artefactos del modelo y los datos de entrada y cree un trabajo de inferencia por lotes. En lugar de alojar un punto final para realizar inferencias, la SageMaker IA envía sus inferencias a la ubicación de Amazon S3 que elija.
