Se utiliza AWS CloudFormation para crear una política de escalado - Amazon SageMaker AI

Las traducciones son generadas a través de traducción automática. En caso de conflicto entre la traducción y la version original de inglés, prevalecerá la version en inglés.

Se utiliza AWS CloudFormation para crear una política de escalado

En el siguiente ejemplo se muestra cómo configurar el escalado automático de modelos en un punto de conexión mediante AWS CloudFormation.

  Endpoint:
    Type: "AWS::SageMaker::Endpoint"
    Properties:
      EndpointName: yourEndpointName
      EndpointConfigName: yourEndpointConfigName

  ScalingTarget:
    Type: "AWS::ApplicationAutoScaling::ScalableTarget"
    Properties:
      MaxCapacity: 10
      MinCapacity: 2
      ResourceId: endpoint/my-endpoint/variant/my-variant
      RoleARN: arn
      ScalableDimension: sagemaker:variant:DesiredInstanceCount
      ServiceNamespace: sagemaker

  ScalingPolicy:
    Type: "AWS::ApplicationAutoScaling::ScalingPolicy"
    Properties:
      PolicyName: my-scaling-policy
      PolicyType: TargetTrackingScaling
      ScalingTargetId:
        Ref: ScalingTarget
      TargetTrackingScalingPolicyConfiguration:
        TargetValue: 70.0
        ScaleInCooldown: 600
        ScaleOutCooldown: 30
        PredefinedMetricSpecification:
          PredefinedMetricType: SageMakerVariantInvocationsPerInstance

Para obtener más información, consulte Create Application Auto Scaling resources with AWS CloudFormation en la Guía del usuario de Application Auto Scaling.