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# カスタムモデルをデプロイする
<a name="deploy-trained-model"></a>

トレーニングが完了したら、推論用にモデルをデプロイします。カスタムモデルは、 CLI または SDK を使用してデプロイできます。

## モデルアーティファクトを探す
<a name="locate-model-artifacts"></a>
+ **S3 バケットをチェックする**: モデルアーティファクトが `s3://my-bucket/model-artifacts/` に保存されていることを確認します。
+ **正確なパスを書き留める**: フルパスが必要です (`s3://my-bucket/model-artifacts/test-pytorch-job/model.tar.gz` など)

## CLI を使用してデプロイする
<a name="deploy-using-cli"></a>

モデルをデプロイするには、次の手順を実行します。

```
hyp create hyp-custom-endpoint \
    --version 1.0 \
    --env '{"HF_MODEL_ID":"/opt/ml/model", "SAGEMAKER_PROGRAM":"inference.py", }' \
    --model-source-type s3 \
    --model-location test-pytorch-job \
    --s3-bucket-name my-bucket \
    --s3-region us-east-2 \
    --prefetch-enabled true \ 
    --image-uri 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/pytorch-inference:latest \
    --model-volume-mount-name model-weights \
    --container-port 8080 \
    --resources-requests '{"cpu": "30000m", "nvidia.com/gpu": 1, "memory": "100Gi"}' \
    --resources-limits '{"nvidia.com/gpu": 1}' \
    --tls-output-s3-uri s3://<bucket_name> \
    --instance-type ml.g5.8xlarge \
    --endpoint-name endpoint-custom-pytorch \
    --model-name pytorch-custom-model
```

このコマンドは、トレーニング済みモデルを `endpoint-custom-pytorch` という名前のエンドポイントとしてデプロイします。`--model-location` は、トレーニングジョブのアーティファクトのパスを参照します。

## Python SDK を使用してデプロイする
<a name="deploy-using-sdk"></a>

次のコンテンツで Python スクリプトを作成します。

```
from sagemaker.hyperpod.inference.config.hp_custom_endpoint_config import Model, Server, SageMakerEndpoint, TlsConfig, EnvironmentVariables
from sagemaker.hyperpod.inference.hp_custom_endpoint import HPCustomEndpoint

model = Model(
    model_source_type="s3",
    model_location="test-pytorch-job",
    s3_bucket_name="my-bucket",
    s3_region="us-east-2",
    prefetch_enabled=True
)

server = Server(
    instance_type="ml.g5.8xlarge",
    image_uri="763104351884.dkr.ecr.us-east-2.amazonaws.com/huggingface-pytorch-tgi-inference:2.4.0-tgi2.3.1-gpu-py311-cu124-ubuntu22.04-v2.0",
    container_port=8080,
    model_volume_mount_name="model-weights"
)

resources = {
    "requests": {"cpu": "30000m", "nvidia.com/gpu": 1, "memory": "100Gi"},
    "limits": {"nvidia.com/gpu": 1}
}

env = EnvironmentVariables(
    HF_MODEL_ID="/opt/ml/model",
    SAGEMAKER_PROGRAM="inference.py",
    SAGEMAKER_SUBMIT_DIRECTORY="/opt/ml/model/code",
    MODEL_CACHE_ROOT="/opt/ml/model",
    SAGEMAKER_ENV="1"
)

endpoint_name = SageMakerEndpoint(name="endpoint-custom-pytorch")

tls_config = TlsConfig(tls_certificate_output_s3_uri="s3://<bucket_name>")

custom_endpoint = HPCustomEndpoint(
    model=model,
    server=server,
    resources=resources,
    environment=env,
    sage_maker_endpoint=endpoint_name,
    tls_config=tls_config
)

custom_endpoint.create()
```

## エンドポイントの呼び出し
<a name="invoke-endpoint"></a>

### CLI の使用
<a name="invoke-using-cli"></a>

次のとおり、サンプル入力を使用してエンドポイントをテストします。

```
hyp invoke hyp-custom-endpoint \
    --endpoint-name endpoint-custom-pytorch \
    --body '{"inputs":"What is the capital of USA?"}'
```

これは、「米国の首都はワシントン D.C.」など、モデルのレスポンスを返します。

### SDK の使用
<a name="invoke-using-sdk"></a>

Python スクリプトに次のコードを含めます。

```
data = '{"inputs":"What is the capital of USA?"}'
response = custom_endpoint.invoke(body=data).body.read()
print(response)
```

## エンドポイントの管理
<a name="manage-endpoint"></a>

### CLI の使用
<a name="manage-using-cli"></a>

エンドポイントの一覧表示と検査

```
hyp list hyp-custom-endpoint
hyp get hyp-custom-endpoint --name endpoint-custom-pytorch
```

### SDK の使用
<a name="manage-using-sdk"></a>

Python スクリプトに次のコードを含めます。

```
logs = custom_endpoint.get_logs()
print(logs)
```

## リソースをクリーンアップする
<a name="cleanup-resources"></a>

完了したら、不要なコストを避けるためにエンドポイントを削除します。

### CLI の使用
<a name="cleanup-using-cli"></a>

```
hyp delete hyp-custom-endpoint --name endpoint-custom-pytorch
```

### SDK の使用
<a name="cleanup-using-sdk"></a>

```
custom_endpoint.delete()
```

## 次の手順
<a name="next-steps"></a>

これで、SageMaker HyperPod を使用したカスタムモデルのデプロイとテストが正常に完了しました。このエンドポイントをアプリケーションで推論に使用できるようになりました。