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# Implementa un modelo compilado con Boto3
<a name="neo-deployment-hosting-services-boto3"></a>

Debe cumplir con la sección de [requisitos previos](https://docs.aws.amazon.com//sagemaker/latest/dg/neo-deployment-hosting-services-prerequisites) si el modelo se compiló con AWS SDK para Python (Boto3) AWS CLI, o la consola Amazon SageMaker AI. Siga los pasos que se indican a continuación para crear e implementar un SageMaker Neo-compiled modelo con el [SDK de Amazon Web Services para Python (Boto3](https://boto3.amazonaws.com/v1/documentation/api/latest/index.html)). 

**Topics**
+ [Implementar el modelo](#neo-deployment-hosting-services-boto3-steps)

## Implementar el modelo
<a name="neo-deployment-hosting-services-boto3-steps"></a>

Una vez que haya cumplido los [ requisitos previos](https://docs.aws.amazon.com//sagemaker/latest/dg/neo-deployment-hosting-services-prerequisites), utilice las API `create_model`, `create_enpoint_config` y `create_endpoint`. 

El siguiente ejemplo muestra cómo usar estas API para implementar un modelo compilado con Neo: 

```
import boto3
client = boto3.client('sagemaker')

# create sagemaker model
create_model_api_response = client.create_model(
                                    ModelName={{'my-sagemaker-model'}},
                                    PrimaryContainer={
                                        'Image': {{<insert the ECR Image URI>}},
                                        'ModelDataUrl': {{'s3://path/to/model/artifact/model.tar.gz'}},
                                        'Environment': {}
                                    },
                                    ExecutionRoleArn={{'ARN for AmazonSageMaker-ExecutionRole'}}
                            )

print ("create_model API response", create_model_api_response)

# create sagemaker endpoint config
create_endpoint_config_api_response = client.create_endpoint_config(
                                            EndpointConfigName={{'sagemaker-neomxnet-endpoint-configuration'}},
                                            ProductionVariants=[
                                                {
                                                    'VariantName': {{<provide your variant name>}},
                                                    'ModelName': {{'my-sagemaker-model}}',
                                                    'InitialInstanceCount': 1,
                                                    'InstanceType': {{<provide your instance type here>}}
                                                },
                                            ]
                                       )

print ("create_endpoint_config API response", create_endpoint_config_api_response)

# create sagemaker endpoint
create_endpoint_api_response = client.create_endpoint(
                                    EndpointName={{'provide your endpoint name'}},
                                    EndpointConfigName={{<insert your endpoint config name>}},
                                )

print ("create_endpoint API response", create_endpoint_api_response)
```

**nota**  
Las políticas `AmazonSageMakerFullAccess` y `AmazonS3ReadOnlyAccess` deben asociarse al rol de IAM `AmazonSageMaker-ExecutionRole`. 

Para ver la sintaxis completa de las API `create_model`, `create_endpoint_config` y `create_endpoint`, consulte [https://boto3.amazonaws.com/v1/documentation/api/latest/reference/services/sagemaker.html#SageMaker.Client.create_model](https://boto3.amazonaws.com/v1/documentation/api/latest/reference/services/sagemaker.html#SageMaker.Client.create_model), [https://boto3.amazonaws.com/v1/documentation/api/latest/reference/services/sagemaker.html#SageMaker.Client.create_endpoint_config](https://boto3.amazonaws.com/v1/documentation/api/latest/reference/services/sagemaker.html#SageMaker.Client.create_endpoint_config) y [https://boto3.amazonaws.com/v1/documentation/api/latest/reference/services/sagemaker.html#SageMaker.Client.create_endpoint](https://boto3.amazonaws.com/v1/documentation/api/latest/reference/services/sagemaker.html#SageMaker.Client.create_endpoint), respectivamente. 

Si no entrenó su modelo con SageMaker IA, especifique las siguientes variables de entorno: 

------
#### [ MXNet and PyTorch ]

```
"Environment": {
    "SAGEMAKER_PROGRAM": "inference.py",
    "SAGEMAKER_SUBMIT_DIRECTORY": {{"/opt/ml/model/code"}},
    "SAGEMAKER_CONTAINER_LOG_LEVEL": "20",
    "SAGEMAKER_REGION": {{"insert your region"}},
    "MMS_DEFAULT_RESPONSE_TIMEOUT": "500"
}
```

------
#### [ TensorFlow ]

```
"Environment": {
    "SAGEMAKER_PROGRAM": "inference.py",
    "SAGEMAKER_SUBMIT_DIRECTORY": {{"/opt/ml/model/code"}},
    "SAGEMAKER_CONTAINER_LOG_LEVEL": "20",
    "SAGEMAKER_REGION": {{"insert your region"}}
}
```

------

 Si entrenó su modelo mediante SageMaker IA, especifique la variable de entorno `SAGEMAKER_SUBMIT_DIRECTORY` como el URI completo del bucket de Amazon S3 que contiene el script de entrenamiento.