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# Studio에서 모델 배포
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모델 버전을 등록하고 배포를 승인한 후에는 실시간 추론을 위해 Amazon SageMaker AI 엔드포인트에 배포합니다. [Python을 사용하여 레지스트리에서 모델 배포](model-registry-deploy.md) 또는 Amazon SageMaker Studio에서 모델을 배포할 수 있습니다. 다음은 Studio에서 모델을 배포하는 방법에 대한 지침을 제공합니다.

Amazon SageMaker Studio Classic에서는 이 기능을 사용할 수 없습니다.
+ Studio가 기본 환경인 경우 UI는 [Amazon SageMaker Studio UI 개요](studio-updated-ui.md)에 있는 이미지와 유사합니다.
+ Studio Classic이 기본 환경인 경우 UI는 [Amazon SageMaker Studio Classic UI 개요](studio-ui.md)에 있는 이미지와 유사합니다.

모델 패키지를 배포하려면 먼저 모델 패키지에 대해 다음 요구 사항을 충족해야 합니다.
+ 유효한 추론 사양을 사용할 수 있어야 합니다. 자세한 내용은 [InferenceSpecification](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateModelPackage.html#sagemaker-CreateModelPackage-request-InferenceSpecification)을 참조하세요.
+ 승인된 상태의 모델이어야 합니다. 자세한 정보는 [모델 승인 상태 업데이트](model-registry-approve.md)을 참조하세요.

다음은 Studio에서 모델을 배포하는 방법에 대한 지침을 제공합니다.

**Studio에서 모델 배포**

1. [Amazon SageMaker Studio 출시](studio-updated-launch.md)의 지침에 따라 Studio 콘솔을 엽니다.

1. 왼쪽 탐색 창에서 **모델**을 선택합니다.

1. 아직 선택되어 있지 않은 경우 **등록된 모델** 탭을 선택합니다.

1. **등록된 모델** 탭 레이블 바로 아래에서 아직 선택되어 있지 않은 경우 **모델 그룹**을 선택합니다.

1. (선택 사항) 공유된 모델이 있는 경우 **내 모델** 또는 **나와 공유됨** 중에서 선택할 수 있습니다.

1. 등록된 모델의 확인란을 선택합니다. 위의 요구 사항이 충족되면 **배포** 버튼이 선택할 수 있도록 표시됩니다.

1. **배포**를 선택하여 **엔드포인트에 모델 배포** 페이지를 엽니다.

1. **엔드포인트 설정**에서 배포 리소스를 구성합니다.

1. 설정을 확인한 후 **배포**를 선택합니다. 그러면 모델은 **서비스 중** 상태로 엔드포인트에 배포됩니다.

`us-east-1`, `us-west-2``ap-northeast-1`, 및 `eu-west-1` 리전의 경우 다음 지침을 사용하여 모델을 배포할 수 있습니다.

**Studio에서 모델 배포**

1. [Amazon SageMaker Studio 출시](studio-updated-launch.md)의 지침에 따라 Studio 콘솔을 엽니다.

1. 왼쪽 탐색 창에서 **모델**을 선택합니다.

1. **내 모델** 탭을 선택합니다.

1. 아직 선택하지 않은 경우 로깅된 **모델** 탭을 선택합니다.

1. 모델을 선택하고 **최신 버전 보기를** 선택합니다.

1. **배포**를 선택하고 SageMaker AI 또는 Amazon Bedrock 중에서 선택합니다.

1. 설정을 확인한 후 **배포**를 선택합니다. 그러면 모델은 **서비스 중** 상태로 엔드포인트에 배포됩니다.