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# Mise à l'échelle automatique des modèles Amazon SageMaker AI
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Amazon SageMaker AI prend en charge le dimensionnement automatique (mise à l'échelle automatique) pour vos modèles hébergés. L’*autoscaling* ajuste dynamiquement le nombre d’instances allouées pour un modèle en réponse à des modifications de la charge de travail. Lorsque la charge de travail augmente, l’autoscaling met en ligne plus d’instances. Lorsque la charge de travail diminue, l’autoscaling supprime les instances inutiles pour que vous n’ayez pas à payer les instances allouées que vous n’utilisez pas.

**Topics**
+ [Présentation des politiques d’autoscaling](endpoint-auto-scaling-policy.md)
+ [Conditions préalables à l’autoscaling](endpoint-auto-scaling-prerequisites.md)
+ [Configuration de l’autoscaling d’un modèle avec la console](endpoint-auto-scaling-add-console.md)
+ [Enregistrement d’un modèle](endpoint-auto-scaling-add-policy.md)
+ [Définition d’une stratégie de mise à l’échelle](endpoint-auto-scaling-add-code-define.md)
+ [Application d’une stratégie de mise à l’échelle](endpoint-auto-scaling-add-code-apply.md)
+ [Instructions pour modifier une stratégie de mise à l’échelle](endpoint-auto-scaling-edit.md)
+ [Désactivation temporaire des stratégies de mise à l’échelle](endpoint-auto-scaling-suspend-scaling-activities.md)
+ [Suppression d’une stratégie de mise à l’échelle](endpoint-auto-scaling-delete.md)
+ [Vérification de l’état d’une activité de mise à l’échelle en décrivant les activités de mise à l’échelle](endpoint-scaling-query-history.md)
+ [Mise à l’échelle d’un point de terminaison à zéro instance](endpoint-auto-scaling-zero-instances.md)
+ [Test de charge de votre configuration d’autoscaling](endpoint-scaling-loadtest.md)
+ [CloudFormation À utiliser pour créer une politique de dimensionnement](endpoint-scaling-cloudformation.md)
+ [Mise à jour des points de terminaison qui utilisent l’autoscaling](endpoint-scaling-update.md)
+ [Suppression de points de terminaison configurés pour l’autoscaling](endpoint-delete-with-scaling.md)