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모델이 AWS SDK for Python (Boto3) AWS CLI또는 Amazon SageMaker AI 콘솔을 사용하여 컴파일된 경우 사전 조건 섹션을 충족해야 합니다. 아래 단계에 따라 AWS CLI를 사용하여 SageMaker NEO 컴파일 모델을 생성하고 배포하세요.
주제
모델 배포
사전 조건을 충족한 후에는 , create-model
create-enpoint-config
및 create-endpoint
AWS CLI 명령을 사용합니다. 다음 예시는 이러한 명령을 사용하여 Neo로 컴파일된 모델을 배포하는 방법을 보여줍니다.
모델 생성
Neo 추론 컨테이너 이미지에서 추론 이미지 URI를 선택한 다음 create-model
API를 사용하여 SageMaker AI 모델을 생성합니다. 두 단계를 이용해 할 수 있습니다.
-
create_model.json
파일을 생성합니다. 파일 내에서 모델 이름, 이미지 URI, Amazon S3 버킷의model.tar.gz
파일 경로 및 SageMaker AI 실행 역할을 지정합니다.{ "ModelName":
"insert model name"
, "PrimaryContainer": { "Image":"insert the ECR Image URI"
, "ModelDataUrl":"insert S3 archive URL"
, "Environment": {"See details below"
} }, "ExecutionRoleArn":"ARN for AmazonSageMaker-ExecutionRole"
}SageMaker AI를 사용하여 모델을 훈련시킨 경우 다음 환경 변수를 지정합니다.
"Environment": { "SAGEMAKER_SUBMIT_DIRECTORY" :
"[Full S3 path for *.tar.gz file containing the training script]"
}SageMaker AI를 사용하여 모델을 훈련하지 않은 경우 다음 환경 변수를 지정합니다.
"Environment": { "SAGEMAKER_PROGRAM": "inference.py", "SAGEMAKER_SUBMIT_DIRECTORY":
"/opt/ml/model/code"
, "SAGEMAKER_CONTAINER_LOG_LEVEL": "20", "SAGEMAKER_REGION":"insert your region"
, "MMS_DEFAULT_RESPONSE_TIMEOUT": "500" }참고
AmazonSageMakerFullAccess
및AmazonS3ReadOnlyAccess
정책은AmazonSageMaker-ExecutionRole
IAM 역할에 연결되어야 합니다. -
다음 명령 실행:
aws sagemaker create-model --cli-input-json file://create_model.json
create-model
API의 전체 구문은create-model
섹션을 참조하세요.
엔드포인트 구성 생성
SageMaker AI 모델을 생성한 후 create-endpoint-config
API를 사용하여 엔드포인트 구성을 생성합니다. 이렇게 하려면 엔드포인트 구성 사양이 포함된 JSON 파일을 생성하세요. 예를 들어, 다음 코드 템플릿을 사용하여 이를 create_config.json
으로 저장할 수 있습니다.
{
"EndpointConfigName": "<provide your endpoint config name>"
,
"ProductionVariants": [
{
"VariantName": "<provide your variant name>"
,
"ModelName": "my-sagemaker-model",
"InitialInstanceCount": 1,
"InstanceType": "<provide your instance type here>"
,
"InitialVariantWeight": 1.0
}
]
}
이제 다음 AWS CLI 명령을 실행하여 엔드포인트 구성을 생성합니다.
aws sagemaker create-endpoint-config --cli-input-json file://create_config.json
create-endpoint-config
API의 전체 구문은 create-endpoint-config
섹션을 참조하세요.
엔드포인트 생성
엔드포인트 구성을 생성한 후 create-endpoint
API를 사용하여 엔드포인트를 생성합니다.
aws sagemaker create-endpoint --endpoint-name
'<provide your endpoint name>'
--endpoint-config-name'<insert your endpoint config name>'
create-endpoint
API의 전체 구문은 create-endpoint
섹션을 참조하세요.