Ajouter ou supprimer des modèles - Amazon SageMaker

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Ajouter ou supprimer des modèles

Vous pouvez déployer des modèles supplémentaires sur un point de terminaison multimodèle et les appeler immédiatement via ce point de terminaison. Lorsque vous ajoutez un nouveau modèle, vous n'avez pas besoin de mettre à jour ou de supprimer le point de terminaison. Vous évitez ainsi le coût de création et d'exécution d'un point de terminaison distinct pour chaque nouveau modèle. Le processus d'ajout et de suppression de modèles est le même pour les points de terminaison multi-modèles basés sur un processeur et un GPU.

SageMaker décharge les modèles inutilisés du conteneur lorsque l'instance atteint sa capacité de mémoire et que d'autres modèles doivent être téléchargés dans le conteneur. SageMaker supprime également les artefacts de modèle inutilisés du volume de stockage d'instance lorsque le volume atteint sa capacité et que de nouveaux modèles doivent être téléchargés. La première invocation d'un modèle nouvellement ajouté prend plus de temps car le point de terminaison prend du temps pour télécharger le modèle de S3 vers la mémoire du conteneur dans l'instance hébergeant le point de terminaison.

Lorsque le point de terminaison est déjà en cours d'exécution, copiez un nouvel ensemble d'artefacts de modèle à l'emplacement Amazon S3 où vous stockez vos modèles.

# Add an AdditionalModel to the endpoint and exercise it aws s3 cp AdditionalModel.tar.gz s3://my-bucket/path/to/artifacts/
Important

Pour mettre à jour un modèle, procédez comme vous le feriez lors de l'ajout d'un nouveau modèle. Utilisez un nom nouveau et unique. Ne remplacez pas les artefacts de modèle dans Amazon S3, car l'ancienne version du modèle peut toujours être chargée dans les conteneurs ou sur le volume de stockage des instances sur le point de terminaison. Les appels vers le nouveau modèle pourraient alors invoquer l'ancienne version du modèle.

Les applications clientes peuvent demander des prédictions à partir du modèle cible supplémentaire dès qu'il est stocké dans S3.

response = runtime_sagemaker_client.invoke_endpoint( EndpointName='<ENDPOINT_NAME>', ContentType='text/csv', TargetModel='AdditionalModel.tar.gz', Body=body)

Pour supprimer un modèle d'un point de terminaison multimodèle, arrêtez d'appeler le modèle auprès des clients et supprimez-le de l'emplacement S3 où les artefacts de modèle sont stockés.