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使用 Boto3 部署编译的模型

如果模型是使用 适用于 Python (Boto3) 的 AWS SDK、或 Amazon A SageMaker I 控制台编译的 AWS CLI，则必须满足先决条件部分。按照以下步骤使用适用于 Python 的亚马逊 Web S SageMaker ervices 软件开发工具包 (Boto3) 创建和部署 NEO 编译模型。

部署模型

满足先决条件后，使用create_modelcreate_enpoint_config、和create_endpoint APIs。

以下示例说明如何使用它们 APIs 来部署使用 Neo 编译的模型：

import boto3
client = boto3.client('sagemaker')

# create sagemaker model
create_model_api_response = client.create_model(
                                    ModelName='my-sagemaker-model',
                                    PrimaryContainer={
                                        'Image': <insert the ECR Image URI>,
                                        'ModelDataUrl': 's3://path/to/model/artifact/model.tar.gz',
                                        'Environment': {}
                                    },
                                    ExecutionRoleArn='ARN for AmazonSageMaker-ExecutionRole'
                            )

print ("create_model API response", create_model_api_response)

# create sagemaker endpoint config
create_endpoint_config_api_response = client.create_endpoint_config(
                                            EndpointConfigName='sagemaker-neomxnet-endpoint-configuration',
                                            ProductionVariants=[
                                                {
                                                    'VariantName': <provide your variant name>,
                                                    'ModelName': 'my-sagemaker-model',
                                                    'InitialInstanceCount': 1,
                                                    'InstanceType': <provide your instance type here>
                                                },
                                            ]
                                       )

print ("create_endpoint_config API response", create_endpoint_config_api_response)

# create sagemaker endpoint
create_endpoint_api_response = client.create_endpoint(
                                    EndpointName='provide your endpoint name',
                                    EndpointConfigName=<insert your endpoint config name>,
                                )

print ("create_endpoint API response", create_endpoint_api_response)            

有关、和create_modelcreate_endpoint_config、的完整语法 create_endpoint APIs create_model，请分别参见create_endpoint_configcreate_endpoint、和。

如果您没有使用 SageMaker AI 训练模型，请指定以下环境变量：

MXNet and PyTorch

"Environment": {
    "SAGEMAKER_PROGRAM": "inference.py",
    "SAGEMAKER_SUBMIT_DIRECTORY": "/opt/ml/model/code",
    "SAGEMAKER_CONTAINER_LOG_LEVEL": "20",
    "SAGEMAKER_REGION": "insert your region",
    "MMS_DEFAULT_RESPONSE_TIMEOUT": "500"
}

TensorFlow

"Environment": {
    "SAGEMAKER_PROGRAM": "inference.py",
    "SAGEMAKER_SUBMIT_DIRECTORY": "/opt/ml/model/code",
    "SAGEMAKER_CONTAINER_LOG_LEVEL": "20",
    "SAGEMAKER_REGION": "insert your region"
}

如果您使用 SageMaker AI 训练模型，请将环境变量指定SAGEMAKER_SUBMIT_DIRECTORY为包含训练脚本的完整 Amazon S3 存储桶 URI。