在注册表中部署模型 - Amazon SageMaker
在注册表中部署模型（SageMaker SDK）在注册表中部署模型 (Bto3)
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本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异，则一律以英文原文为准。

在注册表中部署模型

注册模型版本并批准部署后，将其部署到 SageMaker 终端节点以进行实时推断。

创建 MLOPS 项目并选择包含模型部署的 MLOPS 项目模板时，模型注册表中已批准的模型版本将自动部署到生产环境中。有关使用 SageMaker lops 项目的信息，请参阅利用 SageMaker 项目实现 MLOP 自动化.

在注册表中部署模型（SageMaker SDK）

使用模型版本部署Amazon SageMaker Python 开发工具包：

from sagemaker import ModelPackage

model_package_arn = 'arn:aws:sagemaker:us-east-2:12345678901:model-package/modeltest/1'
model = ModelPackage(role=role, 
                     model_package_arn=model_package_arn, 
                     sagemaker_session=sagemaker_session)
model.deploy(initial_instance_count=1, instance_type='ml.m5.xlarge')

在注册表中部署模型 (Bto3)

使用模型版本部署Amazon SDK for Python (Boto3)，请完成以下步骤：

  1. 从模型版本创建模型对象，方法是调用创建模型方法。将模型版本的 Amazon 资源名称 (ARN) 作为Containers作为模型对象。

    以下代码段假定您已经创建了 SageMaker Bto3 客户端sm_client，并且您已经创建了一个带有 ARN 的模型版本，该 ARN 存储在名为model_version_arn.

    model_name = 'DEMO-modelregistry-model-' + strftime("%Y-%m-%d-%H-%M-%S", gmtime())
print("Model name : {}".format(model_name))
container_list = [{ModelPackageName: model_version_arn}]

create_model_response = sm_client.create_model(
    ModelName = model_name,
    ExecutionRoleArn = role,
    Containers = container_list
)
print("Model arn : {}".format(create_model_response["ModelArn"]))

  2. 通过调用终端节点配置create_endpoint_config. 终端节点配置指定要用于终端节点的 Amazon EC2 实例的数量和类型。

    endpoint_config_name = 'DEMO-modelregistry-EndpointConfig-' + strftime("%Y-%m-%d-%H-%M-%S", gmtime())
print(endpoint_config_name)
create_endpoint_config_response = sm_client.create_endpoint_config(
    EndpointConfigName = endpoint_config_name,
    ProductionVariants=[{
        'InstanceType':'ml.m4.xlarge',
        'InitialVariantWeight':1,
        'InitialInstanceCount':1,
        'ModelName':model_name,
        'VariantName':'AllTraffic'}])

  3. 通过调用终端节点create_endpoint.

    endpoint_name = 'DEMO-modelregistry-endpoint-' + strftime("%Y-%m-%d-%H-%M-%S", gmtime())
print("EndpointName={}".format(endpoint_name))

create_endpoint_response = sm_client.create_endpoint(
    EndpointName=endpoint_name,
    EndpointConfigName=endpoint_config_name)
print(create_endpoint_response['EndpointArn'])