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# Para crear un punto de conexión multicontenedor (Boto 3)
<a name="multi-container-create"></a>

Cree un punto final de varios contenedores mediante una llamada [CreateModel](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateModel.html)y [CreateEndpoint](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateEndpoint.html) APIs como lo haría si creara cualquier otro punto de enlace. [CreateEndpointConfig](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateEndpointConfig.html) Puede ejecutar estos contenedores secuencialmente como una canalización de inferencia o ejecutar cada contenedor individual mediante la invocación directa. Los puntos de conexión multicontenedor tienen los siguientes requisitos cuando llama: `create_model`
+ Utilice el parámetro `Containers` en lugar de `PrimaryContainer` e incluya más de un contenedor en el parámetro `Containers`.
+ El `ContainerHostname` parámetro es obligatorio para cada contenedor en un punto de conexión multicontenedor con invocación directa.
+ Defina el parámetro `Mode` del campo `InferenceExecutionConfig` en `Direct` para la invocación directa de cada contenedor o `Serial` para utilizarlos como una canalización de inferencia. El modo predeterminado es `Serial`. 

**nota**  
Actualmente, hay un límite de hasta 15 contenedores admitidos en un punto de conexión multicontenedor.

En el siguiente ejemplo, se crea un modelo multicontenedor para la invocación directa.

1. Cree elementos contenedores y `InferenceExecutionConfig` con invocación directa.

   ```
   container1 = {
                    'Image': '123456789012.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/myimage1:mytag',
                    'ContainerHostname': 'firstContainer'
                }
   
   container2 = {
                    'Image': '123456789012.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/myimage2:mytag',
                    'ContainerHostname': 'secondContainer'
                }
   inferenceExecutionConfig = {'Mode': 'Direct'}
   ```

1. Cree el modelo con los elementos contenedores y establece el campo `InferenceExecutionConfig`.

   ```
   import boto3
   sm_client = boto3.Session().client('sagemaker')
   
   response = sm_client.create_model(
                  ModelName = 'my-direct-mode-model-name',
                  InferenceExecutionConfig = inferenceExecutionConfig,
                  ExecutionRoleArn = role,
                  Containers = [container1, container2]
              )
   ```

Para crear un punto de conexión, debe llamar a [create\$1endpoint\$1config](https://boto3.amazonaws.com/v1/documentation/api/latest/reference/services/sagemaker.html#SageMaker.Client.create_endpoint_config) y [create\$1endpoint](https://boto3.amazonaws.com/v1/documentation/api/latest/reference/services/sagemaker.html#SageMaker.Client.create_endpoint) como lo haría para crear cualquier otro punto de conexión.