调用多模型端点

要调用多模型端点，就像调用单个模型端点一样通过 SageMaker 运行时系统使用 invoke_endpoint，需要进行一处更改。传递新 TargetModel 参数，该参数指定要定向到端点上的哪些模型。SageMaker 运行时系统 InvokeEndpoint 请求支持 X-Amzn-SageMaker-Target-Model 作为新标头，该标头采用为调用指定的模型的相对路径。SageMaker 系统通过组合在 CreateModel API 调用中提供的前缀与模型的相对路径来构造模型的绝对路径。

CPU 和 GPU 支持的多模型端点的以下过程相同。

多模型端点根据需要动态加载目标模型。您可以在运行 MME 示例笔记本时发现这一点，该笔记本会针对单个端点后托管的多个目标模型遍历随机调用。针对给定模型的第一个请求需要更长时间，因为必须从 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 下载模型并将其加载到内存中。这被称为冷启动，预计在多模型端点上会优化，从而为客户提供更好的性价比。由于加载模型后没有额外开销，因此后续调用完成速度更快。

注意

对于由 GPU 支持的实例，来自 GPU 容器的、带有 507 的 HTTP 响应代码表示内存或其他资源不足。这会导致从容器中卸载未使用的模型，以便加载更常用的模型。

发生 ModelNotReadyException 错误时重试请求

首次为模型调用 invoke_endpoint 时，会从 Amazon Simple Storage Service 下载模型并将其加载到推理容器中。因此需要更长的时间才能返回第一次调用。由于模型已加载完毕，因此对同一模型的后续调用会更快地完成。

SageMaker 会在 60 秒内返回调用 invoke_endpoint 的响应。有些模型太大，无法在 60 秒内下载。如果模型未在 60 秒超时限制之前完成加载，则对 invoke_endpoint 的请求将返回错误代码 ModelNotReadyException，会继续下载模型并将其加载到推理容器中，最长 360 秒。如果您收到 invoke_endpoint 请求的 ModelNotReadyException 错误代码，重试该请求。默认情况下，适用于 Python 的 Amazon SDK (Boto 3)（使用旧版重试模式）和 Java 重试 invoke_endpoint 请求会导致 ModelNotReadyException 错误。您可以将重试策略配置为继续重试请求最多 360 秒。如果您预计下载模型并将其加载到容器中的时间超过 60 秒，请将 SDK 套接字超时设置为 70 秒。有关为 Amazon SDK for Python (Boto3) 配置重试策略的更多信息，请参阅配置重试模式。以下代码显示一个示例，将重试调用 invoke_endpoint 的重试策略配置为最长 180 秒。


import boto3
from botocore.config import Config

# This example retry strategy sets the retry attempts to 2. 
# With this setting, the request can attempt to download and/or load the model 
# for upto 180 seconds: 1 orginal request (60 seconds) + 2 retries (120 seconds)
config = Config(
    read_timeout=70,
    retries={
        'max_attempts': 2  # This value can be adjusted to 5 to go up to the 360s max timeout
    }
)
runtime_sagemaker_client = boto3.client('sagemaker-runtime', config=config)

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