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# Application d’une stratégie de mise à l’échelle
<a name="endpoint-auto-scaling-add-code-apply"></a>

Après avoir enregistré votre modèle et défini une stratégie de mise à l’échelle, appliquez cette stratégie au modèle enregistré. Cette section explique comment appliquer une stratégie de mise à l’échelle à l’aide de l’ AWS Command Line Interface (AWS CLI) ou de l’API Application Auto Scaling. 

**Topics**
+ [Application d’une stratégie de mise à l’échelle avec suivi de cible (AWS CLI)](#endpoint-auto-scaling-add-code-apply-cli)
+ [Application d’une stratégie de mise à l’échelle (API Application Auto Scaling)](#endpoint-auto-scaling-add-code-apply-api)

## Application d’une stratégie de mise à l’échelle avec suivi de cible (AWS CLI)
<a name="endpoint-auto-scaling-add-code-apply-cli"></a>

Pour appliquer une politique de dimensionnement à votre modèle, utilisez la [put-scaling-policy](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/application-autoscaling/put-scaling-policy.html) AWS CLI commande avec les paramètres suivants :
+ `--policy-name`Nom de la stratégie de mise à l'échelle.
+ `--policy-type`-Définissez cette valeur sur `TargetTrackingScaling`.
+ `--resource-id`- L’identifiant de la ressource pour la variante. Pour ce paramètre, le type de ressource est `endpoint` et l’identifiant unique est le nom de la variante. Par exemple, `endpoint/{{my-endpoint}}/variant/{{my-variant}}`.
+ `--service-namespace`-Définissez cette valeur sur `sagemaker`.
+ `--scalable-dimension`-Définissez cette valeur sur `sagemaker:variant:DesiredInstanceCount`.
+ `--target-tracking-scaling-policy-configuration` : la configuration de la stratégie de mise à l’échelle du suivi des cibles à utiliser pour le modèle.

**Example**  
L’exemple suivant applique une stratégie de mise à l’échelle du suivi des cibles nommée `{{my-scaling-policy}}` à une variante nommée `{{my-variant}}`, exécutée sur le point de terminaison `{{my-endpoint}}`. Pour l’option `--target-tracking-scaling-policy-configuration`, spécifiez le fichier `config.json` que vous avez créé précédemment.   

```
aws application-autoscaling put-scaling-policy \
  --policy-name {{my-scaling-policy}} \
  --policy-type TargetTrackingScaling \
  --resource-id endpoint/{{my-endpoint}}/variant/{{my-variant}} \
  --service-namespace sagemaker \
  --scalable-dimension sagemaker:variant:DesiredInstanceCount \
  --target-tracking-scaling-policy-configuration file://config.json
```

## Application d’une stratégie de mise à l’échelle (API Application Auto Scaling)
<a name="endpoint-auto-scaling-add-code-apply-api"></a>

Pour appliquer une stratégie de mise à l'échelle à une variante à l'aide de l'API Application Auto Scaling, utilisez l'opération d'API Application Auto Scaling [PutScalingPolicy](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/application/APIReference/API_PutScalingPolicy.html) avec les paramètres suivants :
+ `PolicyName`- Le nom de la stratégie de mise à l'échelle.
+ `ServiceNamespace`-Définissez cette valeur sur `sagemaker`.
+ `ResourceID`- L’identifiant de la ressource pour la variante. Pour ce paramètre, le type de ressource est `endpoint` et l’identifiant unique est le nom de la variante. Par exemple, `endpoint/{{my-endpoint}}/variant/{{my-variant}}`.
+ `ScalableDimension`-Définissez cette valeur sur `sagemaker:variant:DesiredInstanceCount`.
+ `PolicyType`-Définissez cette valeur sur `TargetTrackingScaling`.
+ `TargetTrackingScalingPolicyConfiguration` : la configuration de la politique de mise à l’échelle avec suivi des cibles à utiliser pour la variante.

**Example**  
L’exemple suivant applique une stratégie de mise à l’échelle du suivi des cibles nommée `{{my-scaling-policy}}` à une variante nommée `{{my-variant}}`, exécutée sur le point de terminaison `{{my-endpoint}}`. La configuration de la stratégie maintient le nombre moyen d’invocations par instance à 70.  

```
POST / HTTP/1.1
Host: application-autoscaling.us-east-2.amazonaws.com
Accept-Encoding: identity
X-Amz-Target: AnyScaleFrontendService.
X-Amz-Date: 20230506T182145Z
User-Agent: aws-cli/2.0.0 Python/3.7.5 Windows/10 botocore/2.0.0dev4
Content-Type: application/x-amz-json-1.1
Authorization: AUTHPARAMS

{
    "PolicyName": "{{my-scaling-policy}}",
    "ServiceNamespace": "sagemaker",
    "ResourceId": "endpoint/{{my-endpoint}}/variant/{{my-variant}}",
    "ScalableDimension": "sagemaker:variant:DesiredInstanceCount",
    "PolicyType": "TargetTrackingScaling",
    "TargetTrackingScalingPolicyConfiguration": {
        "TargetValue": {{70.0}},
        "PredefinedMetricSpecification":
        {
            "PredefinedMetricType": "SageMakerVariantInvocationsPerInstance"
        }
    }
}
```