Serverless-Deployment für Amazon SageMaker Canvas-Modelle
In diesem Beitrag zeigen wir, wie Sie ein in SageMaker Canvas erstelltes ML-Modell mit SageMaker Serverless Inference bereitstellen können. Dadurch gelangen Sie schnell von der Modellentwicklung in die produktive Vorher…
- In diesem Beitrag zeigen wir, wie Sie ein in SageMaker Canvas erstelltes ML-Modell mit SageMaker Serverless Inference bereitstellen können.
- Dadurch gelangen Sie schnell von der Modellentwicklung in die produktive Vorhersage, ohne sich um Infrastruktur kümmern zu müssen.
- Der Ablauf beginnt mit dem Hinzufügen Ihres trainierten Modells zum SageMaker Model Registry.
In diesem Beitrag zeigen wir, wie Sie ein in SageMaker Canvas erstelltes ML-Modell mit SageMaker Serverless Inference bereitstellen können. Dadurch gelangen Sie schnell von der Modellentwicklung in die produktive Vorhersage, ohne sich um Infrastruktur kümmern zu müssen.
Der Ablauf beginnt mit dem Hinzufügen Ihres trainierten Modells zum SageMaker Model Registry. Anschließend legen Sie eine serverlose Endpoint-Konfiguration an, die die nötigen Ressourcen automatisch skaliert.
Schließlich wird der Endpoint bereitgestellt und kann sofort Anfragen entgegennehmen. Dank der automatischen Skalierung passt sich die Leistung dynamisch an die aktuelle Nachfrage an, sodass Sie stets optimale Antwortzeiten erhalten.
Welche Linse du auf diese Meldung legen solltest
Dieses Thema ist relevant, weil es zeigt, wie sich KI-Produkte, Modelle oder Rahmenbedingungen in der Praxis verschieben.
Achte zuerst darauf, was sich fuer Nutzer, Builder oder Unternehmen konkret veraendert und ob daraus ein nachhaltiger Trend entsteht.