部署用於推論的模型

透過 Amazon SageMaker AI，您可以從訓練過的機器學習模型開始取得預測或推論。SageMaker AI 提供廣泛的 ML 基礎設施和模型部署選項，以協助滿足您的所有 ML 推論需求。使用 SageMaker AI Inference，您可以擴展模型部署、更有效地在生產環境中管理模型，並減少營運負擔。SageMaker AI 為您提供各種推論選項，例如取得低延遲推論的即時端點、全受管基礎設施和自動擴展的無伺服器端點，以及批次請求的非同步端點。透過利用適用於使用案例的適當推論選項，您可以確保高效且模型化的部署和推論。

選擇功能

使用 SageMaker AI 部署 ML 模型有幾個使用案例。本節說明這些使用案例，以及我們建議用於每個使用案例的 SageMaker AI 功能。

使用案例

以下是使用 SageMaker AI 部署 ML 模型的主要使用案例。

• 使用案例 1：在低程式碼或無程式碼環境中部署機器學習模型。對於初學者或 SageMaker AI 新手，您可以透過 Amazon SageMaker Studio 介面使用 Amazon SageMaker JumpStart 部署預先訓練的模型，而不需要複雜的組態。 Amazon SageMaker

• 使用案例 2：使用程式碼來部署具有更多彈性和控制的機器學習模型。經驗豐富的機器學習從業人員可以使用 SageMaker AI Python SDK 中的 ModelBuilder類別，根據其應用程式需求使用自訂設定部署自己的模型，該開發套件可對各種設定提供精細的控制，例如執行個體類型、網路隔離和資源配置。

• 使用案例 3：大規模部署機器學習模型。對於想要大規模管理生產中模型的進階使用者和組織，請使用 AWS SDK for Python (Boto3) 和 AWS CloudFormation 以及您想要的基礎設施作為程式碼 (IaC) 和 CI/CD 工具，來佈建資源並自動化資源管理。

推薦功能

下表說明與每個使用案例對應的 SageMaker AI 功能的主要考量和權衡。

	使用案例 1	使用案例 2	使用案例 3
SageMaker AI 功能	在 Studio 中使用 JumpStart 來加速基礎模型部署。	從 SageMaker Python SDK 使用 ModelBuilder 部署模型。	使用 大規模部署和管理模型 AWS CloudFormation。
描述	使用 Studio UI 將預先訓練的模型從目錄部署到預先設定的推論端點。此選項非常適合公民資料科學家，或想要部署模型而不設定複雜設定的任何人。	使用 Amazon SageMaker AI Python SDK 中的 ModelBuilder類別來部署您自己的模型並設定部署設定。此選項非常適合經驗豐富的資料科學家，或擁有自己的模型來部署和需要精細控制的任何人員。	使用 AWS CloudFormation 和 Infrastructure as Code (IaC) 進行程式設計控制和自動化，以部署和管理 SageMaker AI 模型。此選項非常適合需要一致且可重複部署的進階使用者。
針對 最佳化	快速且簡化的熱門開放原始碼模型部署	部署您自己的模型	持續管理生產中的模型
考量事項	缺乏容器設定和特定應用程式需求的自訂	沒有 UI，需要您放心開發和維護 Python 程式碼	需要基礎設施管理和組織資源，也需要熟悉 AWS SDK for Python (Boto3) 或 AWS CloudFormation 範本。
建議的環境	SageMaker AI 網域	以您的 AWS 登入資料和已安裝的 SageMaker Python SDK 設定的 Python 開發環境，或 SageMaker AI IDE，例如 SageMaker JupyterLab	AWS CLI、本機開發環境和基礎設施即程式碼 (IaC) 和 CI/CD 工具

其他選項

SageMaker AI 為您的推論使用案例提供不同的選項，讓您選擇部署的技術廣度和深度：

• 將模型部署至端點。部署模型時，請考慮下列選項：

  • 即時推論。 即時推論非常適合具有互動式、低延遲需求的推論工作負載。

  • 使用 Amazon SageMaker Serverless Inference 部署模型。 使用無伺服器推論來部署模型，而無需設定或管理任何基礎基礎設施。此選項非常適合流量間有閒置期間且可容忍冷啟動的工作負載。

  • 非同步推論。 會將傳入的請求排入佇列，並以非同步方式處理。此選項適用於承載大小較大 （最高 1GB)、處理時間較長 （最高toAsynchronous推論） 和近乎即時延遲需求的請求

• 成本最佳化。若要最佳化推論成本，請考慮下列選項：

  • 使用 SageMaker Neo 最佳化模型效能。 使用 SageMaker Neo 以更好的效能和效率最佳化和執行您的機器學習模型，透過自動最佳化模型以在 AWS Inferentia 晶片等環境中執行，協助您將運算成本降至最低。

  • Amazon SageMaker AI 模型的自動擴展。 使用自動調整規模，根據傳入流量模式動態調整端點的運算資源，這可協助您僅支付在給定時間使用的資源，以最佳化成本。