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# Déployer un modèle personnalisé
<a name="deploying-custom-model"></a>

Vous pouvez déployer un modèle personnalisé avec la console Amazon Bedrock AWS Command Line Interface, ou AWS SDKs. Pour plus d’informations sur l’utilisation du déploiement pour l’inférence, consultez [Utiliser un déploiement pour l’inférence à la demande](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/use-custom-model-on-demand.html). 

**Topics**
+ [Déployer un modèle personnalisé (console)](#deploy-custom-model-console)
+ [Déployer un modèle personnalisé (AWS Command Line Interface)](#deploy-custom-model-cli)
+ [Déploiement d’un modèle personnalisé (AWS SDKs)](#deploy-custom-model-sdk)

## Déployer un modèle personnalisé (console)
<a name="deploy-custom-model-console"></a>

Vous déployez un modèle personnalisé à partir de la page **Modèles personnalisés** comme suit. Vous pouvez également déployer un modèle à partir de la page **Modèle personnalisé à la demande** avec les mêmes champs. Pour trouver cette page, dans **Inférence et évaluation** dans le panneau de navigation, sélectionnez **Modèle personnalisé à la demande**.

**Pour déployer un modèle personnalisé**

1. Connectez-vous à l' AWS Management Console aide d'un [rôle IAM avec les autorisations Amazon Bedrock](https://docs.aws.amazon.com//bedrock/latest/userguide/getting-started.html) et ouvrez la console Amazon Bedrock à l'adresse. [https://console.aws.amazon.com/nova/](https://console.aws.amazon.com/nova/)

1. Dans le panneau de navigation gauche, sélectionnez **Modèles personnalisés** sous **Modèles de fondation**.

1. Dans l’onglet **Modèles**, sélectionnez le bouton radio correspondant au modèle que vous voulez déployer.

1. Choisissez **Configurer l’inférence** et choisissez **Déployer avec la fonctionnalité à la demande**.

1. Sous **Détails du déploiement**, fournissez les informations suivantes :
   + **Nom du déploiement** (obligatoire) : saisissez un nom unique pour votre déploiement.
   + **Description** (facultatif) : entrez une description de votre déploiement.
   + **Balises** (facultatif) : ajoutez des balises pour la répartition des coûts et la gestion des ressources.

1. Choisissez **Créer**. Lorsque le statut affiche `Completed`, votre modèle personnalisé est prêt pour l’inférence à la demande. Pour plus d’informations sur l’utilisation du modèle personnalisé, consultez [Utiliser un déploiement pour l’inférence à la demande](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/use-custom-model-on-demand.html).

## Déployer un modèle personnalisé (AWS Command Line Interface)
<a name="deploy-custom-model-cli"></a>

Pour déployer un modèle personnalisé à des fins d'inférence à la demande à l'aide de AWS Command Line Interface, utilisez la `create-custom-model-deployment` commande avec le Amazon Resource Name (ARN) de votre modèle personnalisé. Cette commande utilise l'opération [CreateCustomModelDeployment](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_CreateCustomModelDeployment.html)API. Elle renvoie l’ARN du déploiement que vous pouvez utiliser comme `modelId` lorsque vous effectuez des demandes d’inférence. Pour plus d’informations sur l’utilisation du déploiement pour l’inférence, consultez [Utiliser un déploiement pour l’inférence à la demande](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/use-custom-model-on-demand.html).

```
aws bedrock create-custom-model-deployment \
--model-deployment-name "Unique name" \
--model-arn "Custom Model ARN" \
--description "Deployment description" \
--tags '[
    {
        "key": "Environment",
        "value": "Production"
    },
    {
        "key": "Team",
        "value": "ML-Engineering"
    },
    {
        "key": "Project",
        "value": "CustomerSupport"
    }
]' \
--client-request-token "unique-deployment-token" \
--region region
```

## Déploiement d’un modèle personnalisé (AWS SDKs)
<a name="deploy-custom-model-sdk"></a>

Pour déployer un modèle personnalisé à des fins d'inférence à la demande, utilisez l'opération d'[CreateCustomModelDeployment](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_CreateCustomModelDeployment.html)API avec le Amazon Resource Name (ARN) de votre modèle personnalisé. La réponse renvoie l’ARN du déploiement que vous pouvez utiliser comme `modelId` lors des demandes d’inférence. Pour plus d’informations sur l’utilisation du déploiement pour l’inférence, consultez [Utiliser un déploiement pour l’inférence à la demande](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/use-custom-model-on-demand.html).

Le code suivant montre comment utiliser le kit SDK pour Python (Boto3) afin de déployer un modèle personnalisé. 

```
def create_custom_model_deployment(bedrock_client):
    """Create a custom model deployment
    Args:
        bedrock_client: A boto3 Bedrock client for making API calls
 
    Returns:
        str: The ARN of the created custom model deployment
 
    Raises:
        Exception: If there is an error creating the deployment
    """
 
    try:
        response = bedrock_client.create_custom_model_deployment(
            modelDeploymentName="Unique deployment name",
            modelArn="Custom Model ARN",
            description="Deployment description",
            tags=[
                {'key': 'Environment', 'value': 'Production'},
                {'key': 'Team', 'value': 'ML-Engineering'},
                {'key': 'Project', 'value': 'CustomerSupport'}
            ],
            clientRequestToken=f"deployment-{uuid.uuid4()}"
        )
 
        deployment_arn = response['customModelDeploymentArn']
        print(f"Deployment created: {deployment_arn}")
        return deployment_arn
 
    except Exception as e:
        print(f"Error creating deployment: {str(e)}")
        raise
```