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是否可以为我在AWS Sagemaker创建的模型而无需使用SageMaker SDK设置端点

发布于 2025-02-13 02:27:55 字数 358 浏览 1 评论 0原文

我已经在AWS SageMaker实例上创建了自己的模型，并使用了自己的培训和推理循环。我想部署它，以便可以调用AWS Lambda推理的模型。

我根本没有使用SageMaker软件包来开发，但是每个教程（这里是一个）。

如何在不使用SageMaker软件包的情况下创建一个端点。

原文

I've created my own model on a AWS SageMaker instance, with my own training and inference loops. I want to deploy it so that I can call the model for inference from AWS Lambda.

I didn't use the SageMaker package to develop at all, but every tutorial (here is one) I've looked at does so.

How do I create an endpoint without using the SageMaker package.

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评论（1）

寂寞美少年 2025-02-20 02:27:56

您可以使用BOTO3库来实现此操作。

这是伪代码的示例 -

import boto3
sm_client = boto3.client('sagemaker')
create_model_respose = sm_client.create_model(ModelName=model_name, ExecutionRoleArn=role, Containers=[container] )

create_endpoint_config_response = sm_client.create_endpoint_config(EndpointConfigName=endpoint_config_name)

create_endpoint_response = sm_client.create_endpoint(EndpointName=endpoint_name, EndpointConfigName=endpoint_config_name)

You can use the boto3 library to do this.

Here is an example of pseudo code for this -

import boto3
sm_client = boto3.client('sagemaker')
create_model_respose = sm_client.create_model(ModelName=model_name, ExecutionRoleArn=role, Containers=[container] )

create_endpoint_config_response = sm_client.create_endpoint_config(EndpointConfigName=endpoint_config_name)

create_endpoint_response = sm_client.create_endpoint(EndpointName=endpoint_name, EndpointConfigName=endpoint_config_name)
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