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# Implementazione di un modello in Studio
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Dopo aver registrato una versione del modello e averne approvato la distribuzione, distribuiscila su un endpoint Amazon SageMaker AI per l'inferenza in tempo reale. Puoi [Implementazione di un modello dal registro con Python](model-registry-deploy.md) o distribuire il tuo modello in Amazon SageMaker Studio. Di seguito vengono fornite istruzioni su come implementare il modello in Studio.

Questa funzionalità non è disponibile in Amazon SageMaker Studio Classic.
+ Se Studio è l’esperienza predefinita, l’interfaccia utente sarà simile alle immagini visualizzate in [Panoramica dell'interfaccia utente di Amazon SageMaker Studio](studio-updated-ui.md).
+ Se Studio Classic è la tua esperienza predefinita, l’interfaccia utente sarà simile alle immagini visualizzate in [Panoramica dell'interfaccia utente di Amazon SageMaker Studio Classic](studio-ui.md).

Prima di implementare un pacchetto di modelli, è necessario soddisfare i seguenti requisiti:
+ Deve essere disponibile una specifica di inferenza valida. Per ulteriori informazioni, consulta [InferenceSpecification](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateModelPackage.html#sagemaker-CreateModelPackage-request-InferenceSpecification).
+ Deve essere disponibile un modello con stato approvato. Per ulteriori informazioni, consulta [Aggiornamento dello stato di approvazione di un modello](model-registry-approve.md).

Di seguito vengono fornite istruzioni su come implementare un modello in Studio.

**Per implementare un modello in Studio**

1. Apri la console Studio seguendo le istruzioni riportate in [Avvia Amazon SageMaker Studio](studio-updated-launch.md).

1. Scegli **Modelli** nel riquadro di navigazione a sinistra.

1. Scegli la scheda **Modelli registrati**, se non è già selezionata.

1. Immediatamente sotto l’etichetta della scheda **Modelli registrati**, scegli **Gruppi di modelli**, se non è già selezionato.

1. (Facoltativo) Se hai modelli che sono stati condivisi con te, puoi scegliere tra **I miei modelli** o **Condivisi con me**.

1. Seleziona le caselle di controllo per i modelli registrati. Se i requisiti di cui sopra sono soddisfatti, il pulsante **Implementa** diventa selezionabile.

1. Scegli **Implementa** per aprire la pagina **Implementa il modello sull’endpoint**.

1. Configura le risorse di implementazione nelle **impostazioni dell’endpoint**. 

1. Dopo aver verificato le impostazioni, scegli **Implementa**. Il modello verrà quindi implementato sull’endpoint con lo stato **In servizio**.

Per`us-east-1`, `us-west-2``ap-northeast-1`, e `eu-west-1` regioni, puoi utilizzare le seguenti istruzioni per distribuire i modelli:

**Per implementare un modello in Studio**

1. Apri la console Studio seguendo le istruzioni riportate in [Avvia Amazon SageMaker Studio](studio-updated-launch.md).

1. Scegli **Modelli** nel riquadro di navigazione a sinistra.

1. Scegli la scheda **I miei modelli**.

1. Scegli la scheda **Modelli** registrati, se non è già selezionata.

1. Seleziona un modello e scegli **Visualizza l'ultima versione**.

1. Scegli **Deploy** e scegli tra SageMaker AI o Amazon Bedrock.

1. Dopo aver verificato le impostazioni, scegli **Implementa**. Il modello verrà quindi implementato sull’endpoint con lo stato **In servizio**.