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AWS SDK for Python (Boto3) 또는를 사용하여 프로그래밍 방식으로 또는 Studio Classic 또는 SageMaker AI 콘솔을 사용하여 AWS CLI대화형으로 추론 권장 사항을 생성합니다. 모델 레지스트리에 모델을 등록할 때 추론 권장 사항의 작업 이름, AWS IAM 역할 ARN, 입력 구성 및 모델 패키지 ARN을 지정하거나 사전 조건 섹션에서 모델을 생성할 때 모델 이름과 ContainerConfig의 사전을 지정합니다.
CreateInferenceRecommendationsJob API로 추론 권장 작업을 시작합니다. 추론 권장 작업 시 JobType 필드를 'Default'(으)로 설정합니다. 또한 다음을 입력합니다.
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Inference Recommender가 사용자를 대신하여 작업을 수행할 수 있게 지원하는 IAM 역할의 Amazon 리소스 이름(ARN).
RoleArn필드에 정의합니다. -
모델 패키지 ARN 또는 모델 이름 Inference Recommender는 하나의 모델 패키지 ARN 또는 모델 이름을 입력으로 지원합니다. 다음 중 하나를 지정하세요.
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SageMaker AI 모델 레지스트리에 모델을 등록할 때 생성한 버전 관리 모델 패키지의 ARN입니다.
ModelPackageVersionArn시InputConfig필드에 정의합니다. -
생성한 모델의 이름.
ModelName시InputConfig필드에 정의합니다. 또한 모델 이름과 함께 입력해야 하는 필수 필드가 포함된ContainerConfig사전을 입력합니다.ContainerConfig시InputConfig필드에 정의합니다.ContainerConfig에서 선택적으로SupportedEndpointType필드를RealTime또는Serverless(으)로 지정할 수도 있습니다. 이 필드를 지정하면 Inference Recommender는 해당 엔드포인트 유형에 대한 권장 사항만 반환합니다. 이 필드를 지정하지 않으면 Inference Recommender는 두 엔드포인트 유형 모두에 대한 권장 사항을 반환합니다.
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JobName필드에 대한 Inference Recommender 권장 작업 이름. 추론 추천자 작업 이름은 AWS 리전 및 계정 AWS 내에서 고유해야 합니다.
AWS SDK for Python (Boto3) 패키지를 가져오고 클라이언트 클래스를 사용하여 SageMaker AI 클라이언트 객체를 생성합니다. 필수 조건 섹션의 단계를 따랐다면 다음 중 하나만 지정합니다.
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옵션 1: 모델 패키지 ARN으로 추론 권장 작업을 생성하려면, 모델 패키지 그룹 ARN을
model_package_arn변수에 저장합니다. -
옵션 2: 모델 이름과
ContainerConfig을(를) 사용하여 추론 권장 작업을 생성하려면, 모델 이름을model_name변수에 저장하고ContainerConfig사전을container_config변수에 저장합니다.
# Create a low-level SageMaker service client.
import boto3
aws_region = '<INSERT>'
sagemaker_client = boto3.client('sagemaker', region_name=aws_region)
# Provide only one of model package ARN or model name, not both.
# Provide your model package ARN that was created when you registered your
# model with Model Registry
model_package_arn = '<INSERT>'
## Uncomment if you would like to create an inference recommendations job with a
## model name instead of a model package ARN, and comment out model_package_arn above
## Provide your model name
# model_name = '<INSERT>'
## Provide your container config
# container_config = '<INSERT>'
# Provide a unique job name for SageMaker Inference Recommender job
job_name = '<INSERT>'
# Inference Recommender job type. Set to Default to get an initial recommendation
job_type = 'Default'
# Provide an IAM Role that gives SageMaker Inference Recommender permission to
# access AWS services
role_arn = 'arn:aws:iam::<account>:role/*'
sagemaker_client.create_inference_recommendations_job(
JobName = job_name,
JobType = job_type,
RoleArn = role_arn,
# Provide only one of model package ARN or model name, not both.
# If you would like to create an inference recommendations job with a model name,
# uncomment ModelName and ContainerConfig, and comment out ModelPackageVersionArn.
InputConfig = {
'ModelPackageVersionArn': model_package_arn
# 'ModelName': model_name,
# 'ContainerConfig': container_config
}
)Amazon SageMaker API 참조 안내서에서 CreateInferenceRecommendationsJob에 전달할 수 있는 선택 및 필수 인수 전체 목록을 확인하세요.
