Autopilot モデルのデプロイと予測 - Amazon SageMaker

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Autopilot モデルのデプロイと予測

この Amazon SageMaker Autopilot ガイドには、モデルデプロイ、リアルタイム推論の設定、バッチジョブでの推論の実行の手順が含まれています。

Autopilot モデルをトレーニングしたら、以下の 2 つのいずれかの方法でそれらのモデルをデプロイして、予測を取得することができます。

  1. リアルタイム推論のためのモデルのデプロイ を使用して、エンドポイントを設定し、インタラクティブに予測を取得します。リアルタイム推論は、リアルタイム、インタラクティブ、低レイテンシーの要件がある推論ワークロードに最適です。

  2. バッチ推論ジョブの実行 を使用して、データセット全体の観測値のバッチを並列的に予測します。バッチ推論は、データセットが大きい場合や、モデル予測のリクエストにすぐに応答する必要がない場合に適しています。

注記

不要な料金が発生しないようにするには: モデルのデプロイで作成されたエンドポイントとリソースが不要になったら、それらを削除できます。リージョン別のインスタンスの料金については、「Amazon SageMaker 料金」を参照してください。