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Obtention d'instances potentielles instantanées
Inference Recommender peut également vous fournir une liste d'instances potentielles, ou de types d'instances susceptibles de convenir à votre modèle, sur la page de détails de votre SageMaker modèle. Inference Recommender effectue automatiquement une analyse comparative préliminaire par rapport à votre modèle afin que vous puissiez fournir les cinq principales instances potentielles. Comme il s'agit de recommandations préliminaires, nous vous recommandons d'exécuter d'autres tâches de recommandation d'instance pour obtenir des résultats plus précis.
Vous pouvez afficher une liste d'instances potentielles pour votre modèle soit par programmation à l'aide du SageMaker Python DescribeModelAPISDK, soit de la SageMaker console.
Note
Vous n'obtiendrez pas d'instances potentielles pour les modèles que vous avez créés SageMaker avant que cette fonctionnalité ne soit disponible.
Pour afficher les instances potentielles de votre modèle via la console, procédez comme suit :
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Accédez à la SageMaker console à l'adresse https://console.aws.amazon.com/sagemaker/
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Dans le panneau de navigation de gauche, choisissez Inférence, puis Modèles.
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Dans la liste des modèles, choisissez votre modèle.
Sur la page de détails de votre modèle, accédez à la section Instances potentielles pour déployer le modèle. La capture d'écran suivante montre cette section.
Dans cette section, vous pouvez consulter les instances potentielles optimisées en termes de coût, de débit et de latence pour le déploiement du modèle, ainsi que des informations supplémentaires pour chaque type d'instance, telles que la taille CPU et le GPU nombre de mémoire, ainsi que le coût par heure.
Si vous décidez d'analyser un échantillon de charge utile et d'exécuter une tâche de recommandation d'inférence complète pour votre modèle, vous pouvez démarrer une tâche de recommandation d'inférence par défaut à partir de cette page. Pour démarrer une tâche par défaut via la console, procédez comme suit :
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Sur la page de détails de votre modèle, dans la section Instances potentielles pour déployer le modèle, choisissez Exécuter la tâche Inference Recommender.
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Dans la boîte de dialogue qui apparaît, pour le compartiment S3 destiné à l'analyse comparative de la charge utile, entrez l'emplacement Amazon S3 où vous avez stocké un échantillon de charge utile pour votre modèle.
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Pour le type de contenu de charge utile, entrez les MIME types de vos données de charge utile.
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(Facultatif) Dans la section Compilation du modèle à l'aide de SageMaker Neo, pour la configuration de saisie des données, entrez une forme de données au format dictionnaire.
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Choisissez Exécuter la tâche.
Inference Recommender démarre la tâche, et vous pouvez consulter la tâche et ses résultats sur la page de liste des recommandations d'inférence de la console. SageMaker
Si vous souhaitez exécuter une tâche avancée et effectuer des tests de charge personnalisés, ou si vous souhaitez configurer des réglages et des paramètres supplémentaires pour votre tâche, consultez Exécuter un test de charge personnalisé.
