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# 基盤モデルとカスタムファインチューニングされたモデルをデプロイする
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Amazon SageMaker JumpStart から事前トレーニング済みの基盤のオープンウェイトモデルまたはゲートモデルをデプロイする場合でも、Amazon S3 または Amazon FSx に保存されている独自のカスタムモデルまたはファインチューニングされたモデルをデプロイする場合でも、SageMaker HyperPod は、本番稼働用推論ワークロードに必要な柔軟かつスケーラブルなインフラストラクチャを提供します。




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|  | JumpStart からオープン加重とゲート基盤モデルをデプロイする | Amazon S3 と Amazon FSx からカスタムモデルとファインチューニングされたモデルをデプロイする | 
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| 説明 | 各モデルファミリーに合わせた自動最適化ポリシーと自動スケーリングポリシーを使用して、事前トレーニング済みの基盤モデルの包括的なカタログからデプロイします。 | 独自のカスタムモデルとファインチューニングされたモデルを導入し、SageMaker HyperPod のエンタープライズインフラストラクチャを活用して本番稼働用レベルの推論を行います。Amazon S3 を使用した費用対効果の高いストレージか、Amazon FSx を使用した高パフォーマンスファイルシステムのいずれかを選択します。 | 
| 主な利点 | [See the AWS documentation website for more details](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/sagemaker-hyperpod-model-deployment-deploy.html) |  [See the AWS documentation website for more details](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/sagemaker-hyperpod-model-deployment-deploy.html)  | 
| デプロイオプション |  [See the AWS documentation website for more details](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/sagemaker-hyperpod-model-deployment-deploy.html)  |  [See the AWS documentation website for more details](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/sagemaker-hyperpod-model-deployment-deploy.html)  | 

以下のセクションでは、Amazon SageMaker JumpStart と Amazon S3 および Amazon FSx からモデルをデプロイする手順を説明します。

**Topics**
+ [Amazon SageMaker Studio で JumpStart 基盤モデルをデプロイします。](sagemaker-hyperpod-model-deployment-deploy-js-ui.md)
+ [kubectl を使用して JumpStart からモデルをデプロイする](sagemaker-hyperpod-model-deployment-deploy-js-kubectl.md)
+ [kubectl を使用して Amazon S3 および Amazon FSx からカスタムのファインチューニングされたモデルをデプロイする](sagemaker-hyperpod-model-deployment-deploy-ftm.md)
+ [Python SDK と HPCLI を使用してカスタムでファインチューニングされたモデルをデプロイする](deploy-trained-model.md) 
+ [Python SDK と HPCLI を使用して Amazon SageMaker JumpStart からモデルをデプロイする](deploy-jumpstart-model.md)