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# Pour créer un point de terminaison multi-conteneurs (Boto 3)
<a name="multi-container-create"></a>

Créez un point de terminaison multi-conteneurs en appelant [CreateModel[CreateEndpointConfig](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateEndpointConfig.html)](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateModel.html), et [CreateEndpoint](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateEndpoint.html) APIs comme vous le feriez pour créer n'importe quel autre point de terminaison. Vous pouvez exécuter ces conteneurs en séquence en tant que pipeline d’inférence, ou les exécuter individuellement à l’aide de l’invocation directe. Les points de terminaison multi-conteneurs ont les exigences suivantes lorsque vous appelez `create_model` :
+ Utilisez le paramètre `Containers` au lieu de `PrimaryContainer`, et incluez plus d’un conteneur dans le paramètre `Containers`.
+ Le paramètre `ContainerHostname` est requis pour chaque conteneur d’un point de terminaison multi-conteneurs avec invocation directe.
+ Définissez le paramètre `Mode` du champ `InferenceExecutionConfig` sur `Direct` pour invoquer directement chaque conteneur, ou sur `Serial` pour utiliser les conteneurs en tant que pipeline d’inférence. Le mode par défaut est `Serial`. 

**Note**  
Actuellement, un point de terminaison multi-conteneurs peut prendre en charge un maximum de 15 conteneurs.

L’exemple suivant crée un modèle multi-conteneurs pour l’invocation directe.

1. Créez des éléments de conteneur et `InferenceExecutionConfig` avec appel direct.

   ```
   container1 = {
                    'Image': '123456789012.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/myimage1:mytag',
                    'ContainerHostname': 'firstContainer'
                }
   
   container2 = {
                    'Image': '123456789012.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/myimage2:mytag',
                    'ContainerHostname': 'secondContainer'
                }
   inferenceExecutionConfig = {'Mode': 'Direct'}
   ```

1. Créez le modèle avec les éléments de conteneur et définissez le champ `InferenceExecutionConfig`.

   ```
   import boto3
   sm_client = boto3.Session().client('sagemaker')
   
   response = sm_client.create_model(
                  ModelName = 'my-direct-mode-model-name',
                  InferenceExecutionConfig = inferenceExecutionConfig,
                  ExecutionRoleArn = role,
                  Containers = [container1, container2]
              )
   ```

Pour créer un point de terminaison, appelez [create\$1endpoint\$1config](https://boto3.amazonaws.com/v1/documentation/api/latest/reference/services/sagemaker.html#SageMaker.Client.create_endpoint_config) et [create\$1endpoint](https://boto3.amazonaws.com/v1/documentation/api/latest/reference/services/sagemaker.html#SageMaker.Client.create_endpoint) comme vous le feriez pour créer d’autres points de terminaison.