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# Opzioni di implementazione dei modelli in Amazon SageMaker AI
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Dopo aver addestrato il tuo modello di machine learning, puoi implementarlo utilizzando Amazon SageMaker AI per effettuare previsioni. Amazon SageMaker AI supporta i seguenti modi per implementare un modello, a seconda del caso d’uso:
+ Per endpoint persistenti e in tempo reale che effettuano una previsione alla volta, utilizza i servizi di hosting in tempo reale SageMaker AI. Consultare [Inferenza in tempo reale](realtime-endpoints.md).
+ I carichi di lavoro che presentano periodi di inattività tra picchi di traffico e possono tollerare avvii a freddo utilizzano Inferenza serverless. Consultare [Implementa modelli con Amazon SageMaker Serverless Inference](serverless-endpoints.md).
+ Le richieste con carichi di lavoro di grandi dimensioni fino a 1 GB, lunghi tempi di elaborazione e requisiti di latenza quasi in tempo reale, utilizzano Inferenza asincrona Amazon SageMaker. Consultare [Inferenza asincrona](async-inference.md).
+ Per ottenere previsioni per un intero set di dati, utilizza la trasformazione in batch di SageMaker AI. Consultare [Trasformazione in batch per l'inferenza con Amazon SageMaker AI](batch-transform.md).

SageMaker AI fornisce anche funzionalità per la gestione delle risorse e l’ottimizzazione delle prestazioni di inferenza durante l’implementazione di modelli di machine learning:
+ Per gestire modelli su dispositivi edge in modo da ottimizzare, proteggere, monitorare e mantenere modelli di machine learning su parchi di dispositivi edge, consulta [Implementazione di modelli all'edge con Edge Manager SageMaker](edge.md). Questo vale per i dispositivi edge come fotocamere intelligenti, robot, personal computer e dispositivi mobili.
+ Per ottimizzare i modelli Gluon, Keras, MXNet, PyTorch, TensorFlow, Tensorflow-Lite e ONNX per l'inferenza su macchine Android, Linux e Windows basate su processori Ambarella, ARM, Intel, Nvidia, NXP, Qualcomm, Texas Instruments e Xilinx, consulta [Ottimizzazione delle prestazioni dei modelli con SageMaker Neo](neo.md).

Per ulteriori informazioni su tutte le opzioni di implementazione, consulta [Implementa modelli per l'inferenza](deploy-model.md).