AWS CloudFormation À utiliser pour créer une politique de dimensionnement - Amazon SageMaker AI

Les traductions sont fournies par des outils de traduction automatique. En cas de conflit entre le contenu d'une traduction et celui de la version originale en anglais, la version anglaise prévaudra.

AWS CloudFormation À utiliser pour créer une politique de dimensionnement

L'exemple suivant montre comment configurer le dimensionnement automatique du modèle sur un point de terminaison à l'aide de AWS CloudFormation.

  Endpoint:
    Type: "AWS::SageMaker::Endpoint"
    Properties:
      EndpointName: yourEndpointName
      EndpointConfigName: yourEndpointConfigName

  ScalingTarget:
    Type: "AWS::ApplicationAutoScaling::ScalableTarget"
    Properties:
      MaxCapacity: 10
      MinCapacity: 2
      ResourceId: endpoint/my-endpoint/variant/my-variant
      RoleARN: arn
      ScalableDimension: sagemaker:variant:DesiredInstanceCount
      ServiceNamespace: sagemaker

  ScalingPolicy:
    Type: "AWS::ApplicationAutoScaling::ScalingPolicy"
    Properties:
      PolicyName: my-scaling-policy
      PolicyType: TargetTrackingScaling
      ScalingTargetId:
        Ref: ScalingTarget
      TargetTrackingScalingPolicyConfiguration:
        TargetValue: 70.0
        ScaleInCooldown: 600
        ScaleOutCooldown: 30
        PredefinedMetricSpecification:
          PredefinedMetricType: SageMakerVariantInvocationsPerInstance

Pour plus d'informations, consultez les ressources Create Application Auto Scaling AWS CloudFormation dans le Guide de l'utilisateur d'Application Auto Scaling.