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# Déploiement de modèles de fondation et de modèles personnalisés et peaufinés
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Que vous déployiez des modèles de base ouverts ou fermés préentraînés d'Amazon SageMaker JumpStart ou que vous déployiez vos propres modèles personnalisés ou affinés stockés dans Amazon S3 ou Amazon FSx, SageMaker HyperPod vous disposez de l'infrastructure flexible et évolutive dont vous avez besoin pour les charges de travail d'inférence de production.




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|  | Déployez des modèles de fondations ouvertes et fermées à partir de JumpStart | Déployez des modèles personnalisés et affinés depuis Amazon S3 et Amazon FSx | 
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| Description | Déployez à partir d’un catalogue complet de modèles de fondation pré-entraînés avec des politiques d’optimisation et de mise à l’échelle automatiques adaptées à chaque famille de modèles. | Apportez vos propres modèles personnalisés et affinés et tirez parti de l'infrastructure d'entreprise pour des SageMaker HyperPod inférences à l'échelle de la production. Choisissez entre un stockage rentable avec Amazon S3 ou un système de fichiers performant avec Amazon FSx. | 
| Principaux avantages | [See the AWS documentation website for more details](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/sagemaker/latest/dg/sagemaker-hyperpod-model-deployment-deploy.html) |  [See the AWS documentation website for more details](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/sagemaker/latest/dg/sagemaker-hyperpod-model-deployment-deploy.html)  | 
| Options de déploiement |  [See the AWS documentation website for more details](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/sagemaker/latest/dg/sagemaker-hyperpod-model-deployment-deploy.html)  |  [See the AWS documentation website for more details](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/sagemaker/latest/dg/sagemaker-hyperpod-model-deployment-deploy.html)  | 

Les sections suivantes vous expliquent comment déployer des modèles depuis Amazon SageMaker JumpStart et depuis Amazon S3 et Amazon FSx.

**Topics**
+ [Déployez des modèles à JumpStart l'aide d'Amazon SageMaker Studio](sagemaker-hyperpod-model-deployment-deploy-js-ui.md)
+ [Déployez des modèles à l' JumpStart aide de kubectl](sagemaker-hyperpod-model-deployment-deploy-js-kubectl.md)
+ [Déployez des modèles personnalisés et affinés depuis Amazon S3 et Amazon à FSx l'aide de kubectl](sagemaker-hyperpod-model-deployment-deploy-ftm.md)
+ [Déploiement de modèles personnalisés et peaufinés à l’aide du kit SDK Python et de HPCLI](deploy-trained-model.md) 
+ [Déployez des modèles depuis Amazon à SageMaker JumpStart l'aide du SDK Python et de l'HPCLI](deploy-jumpstart-model.md)