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# Implantar modelos de base e modelos personalizados e ajustados
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Se você está implantando modelos pré-treinados de pesos abertos ou modelos fechados da Amazon ou seus próprios modelos personalizados ou SageMaker JumpStart ajustados armazenados no Amazon S3 ou na Amazon, fornece a infraestrutura flexível e escalável de que você precisa para cargas de trabalho de inferência de produção. FSx SageMaker HyperPod 




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|  | Implemente modelos de fundações abertas e bloqueadas a partir de JumpStart | Implemente modelos personalizados e ajustados do Amazon S3 e da Amazon FSx | 
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| Descrição | Implemente com base em um catálogo abrangente de modelos de base pré-treinados com políticas automáticas de otimização e escalabilidade personalizadas para cada família de modelos. | Traga seus próprios modelos personalizados e ajustados e aproveite a infraestrutura corporativa SageMaker HyperPod da empresa para inferência em escala de produção. Escolha entre armazenamento econômico com o Amazon S3 ou um sistema de arquivos de alto desempenho com a Amazon. FSx | 
| Benefícios principais | [See the AWS documentation website for more details](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/sagemaker/latest/dg/sagemaker-hyperpod-model-deployment-deploy.html) |  [See the AWS documentation website for more details](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/sagemaker/latest/dg/sagemaker-hyperpod-model-deployment-deploy.html)  | 
| Opções de implantação |  [See the AWS documentation website for more details](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/sagemaker/latest/dg/sagemaker-hyperpod-model-deployment-deploy.html)  |  [See the AWS documentation website for more details](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/sagemaker/latest/dg/sagemaker-hyperpod-model-deployment-deploy.html)  | 

As seções a seguir orientam você na implantação de modelos da Amazon SageMaker JumpStart , do Amazon S3 e da Amazon. FSx

**Topics**
+ [Implante modelos JumpStart usando o Amazon SageMaker Studio](sagemaker-hyperpod-model-deployment-deploy-js-ui.md)
+ [Implante modelos JumpStart usando kubectl](sagemaker-hyperpod-model-deployment-deploy-js-kubectl.md)
+ [Implante modelos personalizados e ajustados do Amazon S3 e da Amazon usando kubectl FSx](sagemaker-hyperpod-model-deployment-deploy-ftm.md)
+ [Implantar modelos ajustados personalizados usando o SDK para Python e a HPCLI](deploy-trained-model.md) 
+ [Implante modelos da Amazon SageMaker JumpStart usando o Python SDK e o HPCLI](deploy-jumpstart-model.md)