Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.
Memahami opsi untuk menerapkan model dan mendapatkan kesimpulan di Amazon AI SageMaker
Untuk membantu Anda memulai Inferensi SageMaker AI, lihat bagian berikut yang menjelaskan opsi Anda untuk menerapkan model Anda di SageMaker AI dan mendapatkan kesimpulan. Opsi inferensi di Amazon AI SageMaker Bagian ini dapat membantu Anda menentukan fitur mana yang paling sesuai dengan kasus penggunaan Anda untuk inferensi.
Anda dapat merujuk ke Sumber daya bagian untuk lebih banyak pemecahan masalah dan informasi referensi, blog dan contoh untuk membantu Anda memulai, dan umum. FAQs
Topik
Sebelum Anda mulai
Topik-topik ini mengasumsikan bahwa Anda telah membangun dan melatih satu atau lebih model pembelajaran mesin dan siap untuk menerapkannya. Anda tidak perlu melatih model Anda dalam SageMaker AI untuk menerapkan model Anda di SageMaker AI dan mendapatkan kesimpulan. Jika Anda tidak memiliki model sendiri, Anda juga dapat menggunakan algoritme bawaan SageMaker AI atau model yang telah dilatih sebelumnya.
Jika Anda baru mengenal SageMaker AI dan belum memilih model untuk diterapkan, kerjakan langkah-langkah dalam tutorial Memulai dengan Amazon SageMaker AI. Gunakan tutorial untuk membiasakan diri dengan bagaimana SageMaker AI mengelola proses ilmu data dan bagaimana menangani penerapan model. Untuk informasi lebih lanjut tentang melatih model, lihat Model Kereta.
Untuk informasi tambahan, referensi, dan contoh, lihatSumber daya.
Langkah-langkah untuk penerapan model
Untuk titik akhir inferensi, alur kerja umum terdiri dari yang berikut:
Buat model dalam Inferensi SageMaker AI dengan menunjuk ke artefak model yang disimpan di Amazon S3 dan gambar kontainer.
Pilih opsi inferensi. Untuk informasi selengkapnya, lihat Opsi inferensi di Amazon AI SageMaker .
Buat konfigurasi titik akhir Inferensi SageMaker AI dengan memilih jenis instans dan jumlah instance yang Anda butuhkan di belakang titik akhir. Anda dapat menggunakan Amazon SageMaker Inference Recommender untuk mendapatkan rekomendasi untuk jenis instans. Untuk Inferensi Tanpa Server, Anda hanya perlu menyediakan konfigurasi memori yang Anda butuhkan berdasarkan ukuran model Anda.
Buat titik akhir Inferensi SageMaker AI.
Panggil titik akhir Anda untuk menerima inferensi sebagai tanggapan.
Diagram berikut menunjukkan alur kerja sebelumnya.
Anda dapat melakukan tindakan ini menggunakan AWS konsol, SDK SageMaker Python, AWS CloudFormation atau. AWS SDKs AWS CLI
Untuk inferensi batch dengan transformasi batch, arahkan ke artefak model Anda dan masukan data dan buat pekerjaan inferensi batch. Alih-alih menghosting titik akhir untuk inferensi, SageMaker AI mengeluarkan kesimpulan Anda ke lokasi Amazon S3 pilihan Anda.
