Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

# Bereitstellen eines Modells in Studio
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Nachdem Sie eine Modellversion registriert und für die Bereitstellung genehmigt haben, stellen Sie sie auf einem Amazon SageMaker AI-Endpunkt bereit, um Rückschlüsse in Echtzeit zu ziehen. Sie können Ihr Modell in Amazon SageMaker Studio bereitstellen [Bereitstellen eines Modells aus der Registrierung mit Python](model-registry-deploy.md) oder bereitstellen. Im Folgenden finden Sie Anweisungen zur Bereitstellung Ihres Modells in Studio.

Diese Funktion ist in Amazon SageMaker Studio Classic nicht verfügbar.
+ Wenn Studio Ihre Standardkonfiguration ist, ähnelt die Benutzeroberfläche den Images in [Überblick über die Amazon SageMaker Studio-Benutzeroberfläche](studio-updated-ui.md).
+ Wenn Studio Classic Ihre Standardkonfiguration ist, ähnelt die Benutzeroberfläche den Images in [Überblick über die Amazon SageMaker Studio Classic-Benutzeroberfläche](studio-ui.md).

Um ein Modellpaket bereitstellen zu können, müssen die folgenden Anforderungen für das Modellpaket erfüllt sein:
+ Eine gültige Inferenzspezifikation ist verfügbar. Weitere Informationen finden Sie unter [InferenceSpecification](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateModelPackage.html#sagemaker-CreateModelPackage-request-InferenceSpecification).
+ Modell mit dem Status „Genehmigt“. Weitere Informationen finden Sie unter [Aktualisieren des Genehmigungsstatus eines Modells](model-registry-approve.md).

Im Folgenden finden Sie Anweisungen zur Bereitstellung eines Modells in Studio.

**So stellen Sie ein Modell in Studio bereit**

1. Öffnen Sie die Studio-Konsole, indem Sie den Anweisungen unter [Starten Sie Amazon SageMaker Studio](studio-updated-launch.md) folgen.

1. Wählen Sie im linken Navigationsbereich **Modelle** aus.

1. Wählen Sie die Registerkarte **Registrierte Modelle**, falls diese noch nicht ausgewählt ist.

1. Wählen Sie direkt unter der Registerkarte **Registrierte Modelle** die Option **Modellgruppen** aus, sofern diese Option nicht bereits ausgewählt ist.

1. (Optional) Wenn Sie Modelle haben, die mit Ihnen geteilt wurden, können Sie zwischen „**Meine Modelle**“ oder „**Für mich freigegeben**“ wählen.

1. Aktivieren Sie die Kontrollkästchen für die registrierten Modelle. Wenn die oben genannten Anforderungen erfüllt sind, steht die Schaltfläche **Bereitstellen** zur Auswahl.

1. Wählen Sie **Bereitstellen**, um die Seite **Modell auf Endpunkt bereitstellen zu** öffnen.

1. Konfigurieren Sie die Bereitstellungsressourcen in den **Endpunkteinstellungen**. 

1. Nachdem Sie die Einstellungen überprüft haben, wählen Sie **Deploy**. Das Modell wird dann auf dem Endpunkt mit dem Status **In Betrieb** bereitgestellt.

Für`us-east-1`, `us-west-2``ap-northeast-1`, und `eu-west-1` Regionen können Sie die folgenden Anweisungen verwenden, um Modelle bereitzustellen:

**So stellen Sie ein Modell in Studio bereit**

1. Öffnen Sie die Studio-Konsole, indem Sie den Anweisungen unter [Starten Sie Amazon SageMaker Studio](studio-updated-launch.md) folgen.

1. Wählen Sie im linken Navigationsbereich **Modelle** aus.

1. Wählen Sie die Registerkarte **Meine Modelle**.

1. Wählen Sie die Registerkarte Protokollierte **Modelle**, falls diese noch nicht ausgewählt ist.

1. Wählen Sie ein Modell aus und klicken Sie auf „**Letzte Version anzeigen**“.

1. Wählen Sie **Deploy** und wählen Sie zwischen SageMaker AI oder Amazon Bedrock.

1. Nachdem Sie die Einstellungen überprüft haben, wählen Sie **Deploy**. Das Modell wird dann auf dem Endpunkt mit dem Status **In Betrieb** bereitgestellt.