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# Creazione di un modello di pipeline
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Per creare un modello di pipeline che può essere distribuito su un endpoint o utilizzato per un processo di trasformazione in batch, utilizza la console Amazon SageMaker AI o l'operazione. `CreateModel` 

**Per creare una pipeline di inferenza (console)**

1. Apri la console Amazon SageMaker AI all'indirizzo [https://console.aws.amazon.com/sagemaker/](https://console.aws.amazon.com/sagemaker/).

1. Scegli **Modelli**, quindi seleziona **Crea modelli** dal gruppo **Inferenza**. 

1. Nella pagina **Crea modello**, Nella pagina indica un nome per il modello, scegli un ruolo IAM e, se desideri utilizzare un VPC privato, specificane i valori.   
![La pagina per la creazione di un modello per una pipeline di inferenza.](http://docs.aws.amazon.com/it_it/sagemaker/latest/dg/images/create-pipeline-model.png)

1. Per aggiungere informazioni sui container nella pipeline di inferenza, scegli **Aggiungi container** e **Successivo**.

1. Completa i campi per ogni container nell'ordine di esecuzione scelto, fino a un massimo di quindici. Completa **Opzioni di input container**, **Posizione dell'immagine del codice di inferenza** e, facoltativamente, i campi **Posizione degli artefatti del modello**, **Nome host container** ed **Variabili di ambiente**.  
![Creazione di un modello di pipeline con container.](http://docs.aws.amazon.com/it_it/sagemaker/latest/dg/images/create-pipeline-model-containers.png)

   La **MyInferencePipelineModel**pagina riassume le impostazioni per i contenitori che forniscono l'input per il modello. Se hai fornito le variabili di ambiente in una definizione di contenitore corrispondente, SageMaker AI le mostra nel campo **Variabili d'ambiente**.  
![Il riepilogo delle impostazioni di container per il modello di pipeline.](http://docs.aws.amazon.com/it_it/sagemaker/latest/dg/images/pipeline-MyInferencePipelinesModel-recap.png)