Studio でモデルをデプロイする - Amazon SageMaker AI

翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。

Studio でモデルをデプロイする

モデルバージョンを登録し、デプロイを承認したら、Amazon SageMaker AI エンドポイントにデプロイしてリアルタイム推論を実行します。Python を使用してレジストリからモデルをデプロイする を使用してレジストリからモデルをデプロイすることも、Amazon SageMaker Studio でモデルをデプロイすることもできます。Studio でモデルをデプロイする手順は、次のとおりです。

この機能は、Amazon SageMaker Studio Classic では利用できません。

モデルパッケージをデプロイする前に、モデルパッケージで次の要件を満たす必要があります。

Studio でモデルをデプロイする手順は、次のとおりです。

Studio でモデルをデプロイするには

  1. 「Amazon SageMaker Studio を起動する」の手順に従って、Studio コンソールを開きます。

  2. 左側のナビゲーションペインで [モデル] を選択します。

  3. まだ選択されていない場合は、[登録済みモデル] タブをクリックします。

  4. [登録済みモデル] タブラベルのすぐ下にある [モデルグループ] をまだ選択していない場合は、選択します。

  5. (オプション) 共有されているモデルがある場合は、[自分のモデル] または [自分と共有] を選択できます。

  6. 登録済みモデルのチェックボックスをオンにします。上記の要件が満たされると、[デプロイ] ボタンがクリックできるようになります。

  7. [デプロイ] をクリックして、[モデルをエンドポイントにデプロイ] ページを開きます。

  8. [エンドポイント設定] でデプロイリソースを設定します。

  9. 設定内容を検証したら、[デプロイ] をクリックします。これで、モデルは [実行中] ステータスとなり、エンドポイントにデプロイされます。

us-east-1、us-west-2、、ap-northeast-1および eu-west-1リージョンでは、以下の手順に従ってモデルをデプロイできます。

Studio でモデルをデプロイするには

  1. 「Amazon SageMaker Studio を起動する」の手順に従って、Studio コンソールを開きます。

  2. 左側のナビゲーションペインで [モデル] を選択します。

  3. マイモデルタブを選択します。

  4. まだ選択されていない場合は、Logged models タブを選択します。

  5. モデルを選択し、最新バージョンの表示を選択します。

  6. デプロイを選択し、SageMaker AI または Amazon Bedrock を選択します。

  7. 設定内容を検証したら、[デプロイ] をクリックします。これで、モデルは [実行中] ステータスとなり、エンドポイントにデプロイされます。