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# Déploiement d'un modèle compilé à l'aide de Boto3
<a name="neo-deployment-hosting-services-boto3"></a>

Vous devez satisfaire à la section [des prérequis](https://docs.aws.amazon.com//sagemaker/latest/dg/neo-deployment-hosting-services-prerequisites) si le modèle a été compilé à l'aide de AWS SDK pour Python (Boto3) AWS CLI, ou de la console Amazon SageMaker AI. Suivez les étapes ci-dessous pour créer et déployer un SageMaker Neo-compiled modèle à l'aide du [SDK Amazon Web Services pour Python (Boto3)](https://boto3.amazonaws.com/v1/documentation/api/latest/index.html). 

**Topics**
+ [Déploiement du modèle](#neo-deployment-hosting-services-boto3-steps)

## Déploiement du modèle
<a name="neo-deployment-hosting-services-boto3-steps"></a>

Une fois les [prérequis](https://docs.aws.amazon.com//sagemaker/latest/dg/neo-deployment-hosting-services-prerequisites) satisfaits, utilisez les API `create_model`, `create_enpoint_config` et `create_endpoint`. 

L'exemple suivant montre comment utiliser ces API pour déployer un modèle compilé avec Neo : 

```
import boto3
client = boto3.client('sagemaker')

# create sagemaker model
create_model_api_response = client.create_model(
                                    ModelName={{'my-sagemaker-model'}},
                                    PrimaryContainer={
                                        'Image': {{<insert the ECR Image URI>}},
                                        'ModelDataUrl': {{'s3://path/to/model/artifact/model.tar.gz'}},
                                        'Environment': {}
                                    },
                                    ExecutionRoleArn={{'ARN for AmazonSageMaker-ExecutionRole'}}
                            )

print ("create_model API response", create_model_api_response)

# create sagemaker endpoint config
create_endpoint_config_api_response = client.create_endpoint_config(
                                            EndpointConfigName={{'sagemaker-neomxnet-endpoint-configuration'}},
                                            ProductionVariants=[
                                                {
                                                    'VariantName': {{<provide your variant name>}},
                                                    'ModelName': {{'my-sagemaker-model}}',
                                                    'InitialInstanceCount': 1,
                                                    'InstanceType': {{<provide your instance type here>}}
                                                },
                                            ]
                                       )

print ("create_endpoint_config API response", create_endpoint_config_api_response)

# create sagemaker endpoint
create_endpoint_api_response = client.create_endpoint(
                                    EndpointName={{'provide your endpoint name'}},
                                    EndpointConfigName={{<insert your endpoint config name>}},
                                )

print ("create_endpoint API response", create_endpoint_api_response)
```

**Note**  
Les politiques `AmazonSageMakerFullAccess` et `AmazonS3ReadOnlyAccess` doivent être attachées au rôle IAM `AmazonSageMaker-ExecutionRole`. 

Pour obtenir la syntaxe complète des API `create_model`, `create_endpoint_config` et `create_endpoint`, consultez [https://boto3.amazonaws.com/v1/documentation/api/latest/reference/services/sagemaker.html#SageMaker.Client.create_model](https://boto3.amazonaws.com/v1/documentation/api/latest/reference/services/sagemaker.html#SageMaker.Client.create_model), [https://boto3.amazonaws.com/v1/documentation/api/latest/reference/services/sagemaker.html#SageMaker.Client.create_endpoint_config](https://boto3.amazonaws.com/v1/documentation/api/latest/reference/services/sagemaker.html#SageMaker.Client.create_endpoint_config) et [https://boto3.amazonaws.com/v1/documentation/api/latest/reference/services/sagemaker.html#SageMaker.Client.create_endpoint](https://boto3.amazonaws.com/v1/documentation/api/latest/reference/services/sagemaker.html#SageMaker.Client.create_endpoint), respectivement. 

Si vous n'avez pas entraîné votre modèle à l'aide de l' SageMaker IA, spécifiez les variables d'environnement suivantes : 

------
#### [ MXNet and PyTorch ]

```
"Environment": {
    "SAGEMAKER_PROGRAM": "inference.py",
    "SAGEMAKER_SUBMIT_DIRECTORY": {{"/opt/ml/model/code"}},
    "SAGEMAKER_CONTAINER_LOG_LEVEL": "20",
    "SAGEMAKER_REGION": {{"insert your region"}},
    "MMS_DEFAULT_RESPONSE_TIMEOUT": "500"
}
```

------
#### [ TensorFlow ]

```
"Environment": {
    "SAGEMAKER_PROGRAM": "inference.py",
    "SAGEMAKER_SUBMIT_DIRECTORY": {{"/opt/ml/model/code"}},
    "SAGEMAKER_CONTAINER_LOG_LEVEL": "20",
    "SAGEMAKER_REGION": {{"insert your region"}}
}
```

------

 Si vous avez entraîné votre modèle à l'aide de l' SageMaker IA, spécifiez la variable d'environnement `SAGEMAKER_SUBMIT_DIRECTORY` comme l'URI complet du compartiment Amazon S3 qui contient le script d'entraînement.