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Déploiement d’un modèle personnalisé

Vous pouvez déployer un modèle personnalisé à l'aide de la console Amazon BedrockAWS Command Line Interface, ou AWSSDKs. Pour plus d’informations sur l’utilisation du déploiement à des fins d’inférence, consultez Utiliser un déploiement pour une inférence à la demande.

Déploiement d’un modèle personnalisé (console)

Vous déployez un modèle personnalisé à partir de la page Modèles personnalisés comme suit. Vous pouvez également déployer un modèle à partir de la page Modèle personnalisé à la demande avec les mêmes champs. Pour accéder à cette page, sous Déduire dans le volet de navigation, sélectionnez Modèle personnalisé à la demande.

Déploiement d’un modèle personnalisé (AWS Command Line Interface)

Pour déployer un modèle personnalisé à des fins d'inférence à la demande à l'aide deAWS Command Line Interface, utilisez la create-custom-model-deployment commande avec le Amazon Resource Name (ARN) de votre modèle personnalisé. Cette commande utilise l'opération CreateCustomModelDeploymentAPI. La réponse comprend l’ARN du déploiement. Lorsque le déploiement est actif, vous utilisez cet ARN comme modelId lorsque vous effectuez des demandes d’inférence. Pour plus d’informations sur l’utilisation du déploiement à des fins d’inférence, consultez Utiliser un déploiement pour une inférence à la demande.

aws bedrock create-custom-model-deployment \
--model-deployment-name "Unique name" \
--model-arn "Custom Model ARN" \
--description "Deployment description" \
--tags '[
    {
        "key": "Environment",
        "value": "Production"
    },
    {
        "key": "Team",
        "value": "ML-Engineering"
    },
    {
        "key": "Project",
        "value": "CustomerSupport"
    }
]' \
--client-request-token "unique-deployment-token" \
--region region

Déploiement d’un modèle personnalisé (AWSSDKs)

Pour déployer un modèle personnalisé à des fins d'inférence à la demande, utilisez l'opération d'CreateCustomModelDeploymentAPI avec le Amazon Resource Name (ARN) de votre modèle personnalisé. La réponse comprend l’ARN du déploiement. Lorsque le déploiement est actif, vous utilisez cet ARN comme modelId lorsque vous effectuez des demandes d’inférence. Pour plus d’informations sur l’utilisation du déploiement à des fins d’inférence, consultez Utiliser un déploiement pour une inférence à la demande.

Le code suivant montre comment utiliser le kit SDK for Python (Boto3) pour déployer un modèle personnalisé.

def create_custom_model_deployment(bedrock_client):
    """Create a custom model deployment
    Args:
        bedrock_client: A boto3 Amazon Bedrock client for making API calls

    Returns:
        str: The ARN of the new custom model deployment

    Raises:
        Exception: If there is an error creating the deployment
    """

    try:
        response = bedrock_client.create_custom_model_deployment(
            modelDeploymentName="Unique deployment name",
            modelArn="Custom Model ARN",
            description="Deployment description",
            tags=[
                {'key': 'Environment', 'value': 'Production'},
                {'key': 'Team', 'value': 'ML-Engineering'},
                {'key': 'Project', 'value': 'CustomerSupport'}
            ],
            clientRequestToken=f"deployment-{uuid.uuid4()}"
        )

        deployment_arn = response['customModelDeploymentArn']
        print(f"Deployment created: {deployment_arn}")
        return deployment_arn

    except Exception as e:
        print(f"Error creating deployment: {str(e)}")
        raise