エンドポイント設定を作成する

モデルを作成したら、CreateEndpointConfig を使用してエンドポイント設定を作成します。Amazon SageMaker AI ホスティングサービスは、この設定を使用してモデルをデプロイします。設定では、 で を使用して作成された 1 つ以上のモデルを特定しCreateModel、Amazon SageMaker AI でプロビジョニングするリソースをデプロイします。AsyncInferenceConfig オブジェクトを指定し、OutputConfig に対する出力 Amazon S3 ロケーションを指定します。オプションで、予測結果に関する通知を送信する Amazon SNS トピックを指定できます。Amazon SNSトピックの詳細については、「Amazon の設定SNS」を参照してください。

次の例では、 AWS SDK for Python (Boto3)を使用してエンドポイント設定を作成する方法を示します。

import datetime
from time import gmtime, strftime

# Create an endpoint config name. Here we create one based on the date  
# so it we can search endpoints based on creation time.
endpoint_config_name = f"XGBoostEndpointConfig-{strftime('%Y-%m-%d-%H-%M-%S', gmtime())}"

# The name of the model that you want to host. This is the name that you specified when creating the model.
model_name='<The_name_of_your_model>'

create_endpoint_config_response = sagemaker_client.create_endpoint_config(
    EndpointConfigName=endpoint_config_name, # You will specify this name in a CreateEndpoint request.
    # List of ProductionVariant objects, one for each model that you want to host at this endpoint.
    ProductionVariants=[
        {
            "VariantName": "variant1", # The name of the production variant.
            "ModelName": model_name, 
            "InstanceType": "ml.m5.xlarge", # Specify the compute instance type.
            "InitialInstanceCount": 1 # Number of instances to launch initially.
        }
    ],
    AsyncInferenceConfig={
        "OutputConfig": {
            # Location to upload response outputs when no location is provided in the request.
            "S3OutputPath": f"s3://{s3_bucket}/{bucket_prefix}/output"
            # (Optional) specify Amazon SNS topics
            "NotificationConfig": {
                "SuccessTopic": "arn:aws:sns:aws-region:account-id:topic-name",
                "ErrorTopic": "arn:aws:sns:aws-region:account-id:topic-name",
            }
        },
        "ClientConfig": {
            # (Optional) Specify the max number of inflight invocations per instance
            # If no value is provided, Amazon SageMaker will choose an optimal value for you
            "MaxConcurrentInvocationsPerInstance": 4
        }
    }
)

print(f"Created EndpointConfig: {create_endpoint_config_response['EndpointConfigArn']}")

前述の例では、次のキーを AsyncInferenceConfig フィールドの OutputConfig に指定します。

AsyncInferenceConfig フィールドの ClientConfig に次のオプションの引数を指定することもできます。