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エンドポイントの設定と作成
モデルに合わせて新しいエンドポイント設定を作成し、この設定を使用してエンドポイントを作成します。事前チェックステップで検証されたモデルコンテナを使用してエンドポイントを作成し、 SageMaker Clarify オンライン説明可能性機能を有効にすることができます。
sagemaker_client
オブジェクトを使用して、 CreateEndpointConfig を使用してエンドポイントを作成しますAPI。ExplainerConfig
パラメータ内のメンバー ClarifyExplainerConfig
を次のように設定します。
sagemaker_client.create_endpoint_config( EndpointConfigName='name-of-your-endpoint-config', ExplainerConfig={ 'ClarifyExplainerConfig': { 'EnableExplanations': '`true`', 'InferenceConfig': { ... }, 'ShapConfig': { ... } }, }, ProductionVariants=[{ 'VariantName': 'AllTraffic', 'ModelName': 'name-of-your-model', 'InitialInstanceCount': 1, 'InstanceType': 'ml.m5.xlarge', }] ... ) sagemaker_client.create_endpoint( EndpointName='name-of-your-endpoint', EndpointConfigName='name-of-your-endpoint-config' )
sagemaker_client
オブジェクトへの最初の呼び出しにより、説明可能性機能が有効になった新しいエンドポイント設定が作成されます。2 回目の呼び出しでは、エンドポイント設定を使用してエンドポイントを起動します。
注記
SageMaker リアルタイム推論マルチモデルエンドポイントの背後にある 1 つのコンテナに複数のモデルをホストし、 SageMaker Clarify を使用してオンライン説明可能性を設定することもできます。