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# Endpunkte mit mehreren Containern
<a name="multi-container-endpoints"></a>

SageMaker KI-Endpunkte mit mehreren Containern ermöglichen es Kunden, mehrere Container, die unterschiedliche Modelle oder Frameworks verwenden, auf einem einzigen KI-Endpunkt bereitzustellen. SageMaker Die Container können nacheinander als Inferenz-Pipeline ausgeführt werden, oder auf jeden Container kann mithilfe eines direkten Aufrufs einzeln zugegriffen werden, um die Endpunktauslastung zu verbessern und die Kosten zu optimieren.

Hinweise zum sequenziellen Aufrufen der Container in einem Endpunkt mit mehreren Containern finden Sie unter [Inferenz-Pipelines in Amazon AI SageMaker](inference-pipelines.md).

Hinweise zum Aufrufen eines bestimmten Containers in einem Endpunkt mit mehreren Containern finden Sie unter [Rufen Sie einen Endpunkt mit mehreren Containern mit direktem Aufruf auf](multi-container-direct.md)

**Topics**
+ [Erstellen eines Multicontainer-Endpunkts (Boto 3)](multi-container-create.md)
+ [Aktualisieren Sie einen Endpunkt mit mehreren Containern](multi-container-update.md)
+ [Rufen Sie einen Endpunkt mit mehreren Containern mit direktem Aufruf auf](multi-container-direct.md)
+ [Sicherheit bei Endpunkten mit mehreren Containern und direktem Aufruf](multi-container-security.md)
+ [Metriken für Endpunkte mit mehreren Containern und direktem Aufruf](multi-container-metrics.md)
+ [Automatische Skalierung von Endpunkten mit mehreren Containern](multi-container-auto-scaling.md)
+ [Problembehandlung bei Endpunkten mit mehreren Containern](multi-container-troubleshooting.md)

Die folgende Richtlinie lässt `invoke_endpoint`-Anfragen nur zu, wenn der Wert des Feldes `TargetContainerHostname` mit einem der angegebenen regulären Ausdrücke übereinstimmt.

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#### [ JSON ]

****  

```
{
    "Version":"2012-10-17",		 	 	 
    "Statement": [
        {
            "Action": [
                "sagemaker:InvokeEndpoint"
            ],
            "Effect": "Allow",
            "Resource": "arn:aws:sagemaker:us-east-1:111122223333:endpoint/endpoint_name",
            "Condition": {
                "StringLike": {
                    "sagemaker:TargetModel": [
                        "customIps*",
                        "common*"
                    ]
                }
            }
        }
    ]
}
```

------

Die folgende Richtlinie lehnt `invoke_endpoint` Anfragen ab, wenn der Wert des `TargetContainerHostname` Felds mit einem der angegebenen regulären Ausdrücke in der `Deny` Anweisung übereinstimmt.

------
#### [ JSON ]

****  

```
{
    "Version":"2012-10-17",		 	 	 
    "Statement": [
        {
            "Action": [
                "sagemaker:InvokeEndpoint"
            ],
            "Effect": "Allow",
            "Resource": "arn:aws:sagemaker:us-east-1:111122223333:endpoint/endpoint_name",
            "Condition": {
                "StringLike": {
                    "sagemaker:TargetModel": [
                        "model_name*"
                    ]
                }
            }
        },
        {
            "Action": [
                "sagemaker:InvokeEndpoint"
            ],
            "Effect": "Deny",
            "Resource": "arn:aws:sagemaker:us-east-1:111122223333:endpoint/endpoint_name",
            "Condition": {
                "StringLike": {
                    "sagemaker:TargetModel": [
                        "special-model_name*"
                    ]
                }
            }
        }
    ]
}
```

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 *Informationen zu SageMaker KI-Bedingungsschlüsseln finden Sie unter [Bedingungsschlüssel für SageMaker KI im Benutzerhandbuch](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/list_amazonsagemaker.html#amazonsagemaker-policy-keys).AWS Identity and Access Management *