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# Canalizaciones de inferencia en Amazon AI SageMaker
Una *canalización de inferencias* es un modelo de Amazon SageMaker AI que se compone de una secuencia lineal de dos a quince contenedores que procesan las solicitudes de inferencias sobre los datos. Utiliza una canalización de inferencias para definir e implementar cualquier combinación de algoritmos integrados de SageMaker IA previamente entrenados y sus propios algoritmos personalizados empaquetados en contenedores de Docker. Puede utilizar una canalización de inferencia para combinar tareas de ciencia de datos de preprocesamiento, predicciones y posprocesamiento. Las canalizaciones de inferencia se administran completamente.
Puedes añadir contenedores SageMaker AI Spark ML Serving y scikit-learn que reutilizan los transformadores de datos desarrollados para los modelos de entrenamiento. Todo el proceso de inferencias ensamblado puede considerarse un modelo de SageMaker IA que se puede utilizar para hacer predicciones en tiempo real o para procesar transformaciones por lotes directamente sin ningún preprocesamiento externo.
Dentro de un modelo de canalización de inferencias, la SageMaker IA gestiona las invocaciones como una secuencia de solicitudes HTTP. El primer contenedor de la canalización gestiona la solicitud inicial, luego la respuesta intermedia se envía como una solicitud al segundo contenedor y así sucesivamente, para cada contenedor de la canalización. SageMaker La IA devuelve la respuesta final al cliente.
Al implementar el modelo de canalización, la SageMaker IA instala y ejecuta todos los contenedores de cada instancia de Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) del punto final o del trabajo de transformación. El procesamiento de características y las inferencias se ejecutan con baja latencia, ya que los contenedores están ubicados en las misma instancias de EC2. Puede definir los contenedores para un modelo de canalización mediante la operación [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateModel.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateModel.html) o desde la consola. En lugar de configurar un `PrimaryContainer`, utilice el parámetro `Containers` para configurar los contenedores que componen la canalización. También se especifica el orden en el que se ejecutan los contenedores.
Un modelo de canalización es inmutable, pero puede actualizar una canalización de inferencia implementando una nueva con la operación [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_UpdateEndpoint.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_UpdateEndpoint.html). Esta modularidad admite una mayor flexibilidad durante la experimentación.
Para obtener información sobre cómo crear una canalización de inferencias con el registro de SageMaker modelos, consulte. [Implementación del registro de modelos con el registro de modelos](model-registry.md)
El uso de esta característica no tiene costos adicionales. Solo tiene que pagar por las instancias que se ejecutan en un punto de conexión.
**Topics**
+ [Cuadernos de ejemplo para canalizaciones de inferencia](#inference-pipeline-sample-notebooks)
+ [Procesamiento de funciones con Spark ML y Scikit-learn](inference-pipeline-mleap-scikit-learn-containers.md)
+ [Creación de un modelo de canalización](inference-pipeline-create-console.md)
+ [Ejecute Real-time predicciones con una canalización de inferencias](inference-pipeline-real-time.md)
+ [Transformaciones por lotes con canalizaciones de inferencia](inference-pipeline-batch.md)
+ [Registros y métricas de canalización de inferencias](inference-pipeline-logs-metrics.md)
+ [Solución de problemas de canalizaciones de inferencia](inference-pipeline-troubleshoot.md)
## Cuadernos de ejemplo para canalizaciones de inferencia
Para ver un ejemplo que muestra cómo crear e implementar canalizaciones de inferencia, consulte el cuaderno de muestra de [canalización de inferencias con Linear Scikit-learn Learner](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/tree/main/sagemaker-python-sdk/scikit_learn_inference_pipeline). Para obtener instrucciones sobre cómo crear instancias de Jupyter Notebook y acceder a ellas, que puede utilizar para ejecutar el ejemplo en IA, consulte. SageMaker [Instancias de Amazon SageMaker Notebook](nbi.md)
Para ver una lista de todos los ejemplos de SageMaker IA, después de crear y abrir una instancia de bloc de notas, selecciona la pestaña **Ejemplos de SageMaker IA**. Existen tres blocs de notas de canalización de inferencias. Los dos primeros blocs de notas de canalización de inferencias que acabamos de describir se encuentran en la carpeta `advanced_functionality` y el tercer bloc de notas está en la carpeta `sagemaker-python-sdk`. Para abrir un bloc de notas, elija su pestaña **Usar** y, a continuación, elija **Crear copia**.