Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

# Stellen Sie ein kompiliertes Modell mit Boto3 bereit
<a name="neo-deployment-hosting-services-boto3"></a>

Sie müssen den Abschnitt mit den [Voraussetzungen](https://docs.aws.amazon.com//sagemaker/latest/dg/neo-deployment-hosting-services-prerequisites) erfüllen, wenn das Modell mit AWS SDK für Python (Boto3) AWS CLI, oder der Amazon SageMaker AI-Konsole kompiliert wurde. Gehen Sie wie folgt vor, um ein SageMaker NEO-kompiliertes Modell mit dem [Amazon Web Services SDK for Python (Boto3](https://boto3.amazonaws.com/v1/documentation/api/latest/index.html)) zu erstellen und bereitzustellen. 

**Topics**
+ [Stellen Sie das Modell bereit](#neo-deployment-hosting-services-boto3-steps)

## Stellen Sie das Modell bereit
<a name="neo-deployment-hosting-services-boto3-steps"></a>

Nachdem Sie die [Voraussetzungen](https://docs.aws.amazon.com//sagemaker/latest/dg/neo-deployment-hosting-services-prerequisites) erfüllt haben, verwenden Sie, `create_model` und`create_enpoint_config`. `create_endpoint` APIs 

Das folgende Beispiel zeigt, wie Sie diese verwenden können APIs , um ein mit Neo kompiliertes Modell bereitzustellen: 

```
import boto3
client = boto3.client('sagemaker')

# create sagemaker model
create_model_api_response = client.create_model(
                                    ModelName='my-sagemaker-model',
                                    PrimaryContainer={
                                        'Image': <insert the ECR Image URI>,
                                        'ModelDataUrl': 's3://path/to/model/artifact/model.tar.gz',
                                        'Environment': {}
                                    },
                                    ExecutionRoleArn='ARN for AmazonSageMaker-ExecutionRole'
                            )

print ("create_model API response", create_model_api_response)

# create sagemaker endpoint config
create_endpoint_config_api_response = client.create_endpoint_config(
                                            EndpointConfigName='sagemaker-neomxnet-endpoint-configuration',
                                            ProductionVariants=[
                                                {
                                                    'VariantName': <provide your variant name>,
                                                    'ModelName': 'my-sagemaker-model',
                                                    'InitialInstanceCount': 1,
                                                    'InstanceType': <provide your instance type here>
                                                },
                                            ]
                                       )

print ("create_endpoint_config API response", create_endpoint_config_api_response)

# create sagemaker endpoint
create_endpoint_api_response = client.create_endpoint(
                                    EndpointName='provide your endpoint name',
                                    EndpointConfigName=<insert your endpoint config name>,
                                )

print ("create_endpoint API response", create_endpoint_api_response)
```

**Anmerkung**  
Die Richtlinien `AmazonSageMakerFullAccess` und `AmazonS3ReadOnlyAccess` müssen der `AmazonSageMaker-ExecutionRole` IAM-Rolle zugeordnet werden. 

Die vollständige Syntax von `create_model` `create_endpoint_config` `create_endpoint` APIs, und finden Sie unter [https://boto3.amazonaws.com/v1/documentation/api/latest/reference/services/sagemaker.html#SageMaker.Client.create_model](https://boto3.amazonaws.com/v1/documentation/api/latest/reference/services/sagemaker.html#SageMaker.Client.create_model), bzw.. 

Wenn Sie Ihr Modell nicht mit SageMaker KI trainiert haben, geben Sie die folgenden Umgebungsvariablen an: 

------
#### [ MXNet and PyTorch ]

```
"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"
}
```

------
#### [ TensorFlow ]

```
"Environment": {
    "SAGEMAKER_PROGRAM": "inference.py",
    "SAGEMAKER_SUBMIT_DIRECTORY": "/opt/ml/model/code",
    "SAGEMAKER_CONTAINER_LOG_LEVEL": "20",
    "SAGEMAKER_REGION": "insert your region"
}
```

------

 Wenn Sie Ihr Modell mit SageMaker KI trainiert haben, geben Sie die Umgebungsvariable `SAGEMAKER_SUBMIT_DIRECTORY` als vollständigen Amazon S3 S3-Bucket-URI an, der das Trainingsskript enthält.