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# Déploiement d'un modèle compilé à l'aide de Boto3
<a name="neo-deployment-hosting-services-boto3"></a>

Vous devez satisfaire à la section [des prérequis](https://docs.aws.amazon.com//sagemaker/latest/dg/neo-deployment-hosting-services-prerequisites) si le modèle a été compilé à l'aide de AWS SDK pour Python (Boto3) AWS CLI, ou de la console Amazon SageMaker AI. Suivez les étapes ci-dessous pour créer et déployer un modèle SageMaker compilé au format Neo à l'aide du [SDK Amazon Web Services pour Python (](https://boto3.amazonaws.com/v1/documentation/api/latest/index.html)Boto3). 

**Topics**
+ [Déploiement du modèle](#neo-deployment-hosting-services-boto3-steps)

## Déploiement du modèle
<a name="neo-deployment-hosting-services-boto3-steps"></a>

Une fois que vous avez satisfait aux [conditions requises](https://docs.aws.amazon.com//sagemaker/latest/dg/neo-deployment-hosting-services-prerequisites), utilisez le `create_model``create_enpoint_config`, et `create_endpoint` APIs. 

L'exemple suivant montre comment les utiliser APIs pour déployer un modèle compilé avec Neo : 

```
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)
```

**Note**  
Les politiques `AmazonSageMakerFullAccess` et `AmazonS3ReadOnlyAccess` doivent être attachées au rôle IAM `AmazonSageMaker-ExecutionRole`. 

Pour la syntaxe complète de `create_model``create_endpoint_config`, `create_endpoint` APIs, et [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), voir [https://boto3.amazonaws.com/v1/documentation/api/latest/reference/services/sagemaker.html#SageMaker.Client.create_endpoint_config](https://boto3.amazonaws.com/v1/documentation/api/latest/reference/services/sagemaker.html#SageMaker.Client.create_endpoint_config), et [https://boto3.amazonaws.com/v1/documentation/api/latest/reference/services/sagemaker.html#SageMaker.Client.create_endpoint](https://boto3.amazonaws.com/v1/documentation/api/latest/reference/services/sagemaker.html#SageMaker.Client.create_endpoint), respectivement. 

Si vous n'avez pas entraîné votre modèle à l'aide de l' SageMaker IA, spécifiez les variables d'environnement suivantes : 

------
#### [ 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"
}
```

------

 Si vous avez entraîné votre modèle à l'aide de l' SageMaker IA, spécifiez la variable d'environnement `SAGEMAKER_SUBMIT_DIRECTORY` sous la forme de l'URI complet du compartiment Amazon S3 qui contient le script d'entraînement.