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# 모델 배포
<a name="bedrock-marketplace-deploy-a-model"></a>

모델을 구독한 후 SageMaker AI 엔드포인트에 배포합니다. 엔드포인트에 대한 추론 직접 호출을 수행합니다. 모델은 SageMaker AI에서 호스팅합니다. 배포 과정에서 다음 정보를 제공합니다.
+ SageMaker AI 엔드포인트의 이름
+ 엔드포인트에 대한 추론 직접 호출을 수행하는 인스턴스 수
+ 엔드포인트의 인스턴스 유형

태그와 같은 선택적 고급 옵션을 구성할 수도 있습니다.

SageMaker AI 서비스 역할은 SageMaker AI가 사용자를 대신하여 작업을 수임하고 수행할 수 있도록 자동으로 생성됩니다. Amazon SageMaker AI 권한에 대한 자세한 내용은 [SageMaker AI 실행 역할을 사용하는 방법](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/sagemaker-roles.html )을 참조하세요.

또는 기존 역할을 선택하거나 새 역할을 생성할 수 있습니다. Amazon Bedrock Marketplace 모델을 배포하는 방법을 알아보려면 원하는 방법에 해당하는 탭을 선택하고 단계를 따릅니다.

**모델을 배포하는 방법**

1. Amazon Bedrock 권한이 있는 IAM 역할을 AWS Management Console 사용하여에 로그인합니다.

1. 검색 창에서 ‘Amazon Bedrock’을 지정하고 드롭다운 목록에서 **Amazon Bedrock**을 선택합니다.

1. 탐색 창에서 **모델 카탈로그**를 선택합니다.

1. 배포하려는 모델의 모델 카드를 선택합니다.

1. **배포(Deploy)**를 선택합니다.

1. **엔드포인트 이름**에 엔드포인트의 이름을 지정합니다.

1. 인스턴스의 수와 인스턴스 유형을 선택합니다.

1. **고급 설정**에서 선택적으로 다음을 수행할 수 있습니다.

   1. VPC 설정

   1. 서비스 액세스 역할 구성

   1. 암호화 설정 사용자 지정

   1. 태그 추가

1. **배포**를 선택하여 Amazon Bedrock Marketplace 모델을 SageMaker AI 엔드포인트에 배포합니다. 이 프로세스에는 보통 10\$115분이 소요됩니다.

`CreateMarketplaceModelEndpoint` 작업을 사용하여 엔드포인트를 생성합니다. 일부 모델에는 최종 사용자 라이선스 계약(EULA)이 있습니다. EULA를 수락하려면 `AcceptEula`를 `True`로 설정합니다.

다음 예제에서는 예제 AWS Command Line Interface 명령을 사용하여 엔드포인트를 생성합니다.

```
aws bedrock create-marketplace-model-endpoint --model-source-identifier HubContentArn --endpoint-config "{\"sageMaker\":{\"initialInstanceCount\":1,\"instanceType\":\"ml.g5.xlarge\",\"executionRole\":\"arn:aws:iam::111122223333:role/example-IAM-role\"}}" --endpoint-name "example-endpoint-name"
```

**참고**  
`CreateMarketplaceModelEndpoint`, `UpdateMarketplaceModelEndpoint` 및 `RegisterMarketplaceModelEndpoint` 작업에 대한 응답은 동일합니다.

```
{"marketplaceModelEndpoint":{"createdAt":"2024-11-12T02:31:58.201474085Z","endpoint":{"sageMaker":{"executionRole":"arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/amazon-sagemaker-execution-role","initialInstanceCount":1,"instanceType":"ml.g5.2xlarge","kmsEncryptionKey":null,"vpc":null}},"endpointArn":"arn:aws:sagemaker:region:555555555555:endpoint/example-endpoint-name","endpointStatus":"Creating","endpointStatusMessage":"","modelSourceIdentifier":"arn:aws:sagemaker:region:aws:hub-content/SageMakerPublicHub/Model/example-model-name/1.2.2","status":"ACTIVE","statusMessage":"","updatedAt":"2024-11-12T02:31:58.201474085Z"}}
```

Amazon Bedrock Marketplace와 Amazon SageMaker AI 모두에서 엔드포인트를 수정할 수 있습니다. Amazon Bedrock 내에서만 엔드포인트를 수정하는 것이 좋습니다. SageMaker AI 내에서 엔드포인트를 수정하면 Amazon Bedrock 내에서 엔드포인트를 사용하지 못할 수 있습니다. 다음은 Amazon Bedrock 내에서 엔드포인트가 실패할 수 있는 수정 사항입니다.
+ [EnableNetworkIsolation](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateModel.html#sagemaker-CreateModel-request-EnableNetworkIsolation)을 `False`로 설정
+ [PrimaryContainer](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateModel.html#sagemaker-CreateModel-request-PrimaryContainer) 객체 내에서 모델 정의 수정

엔드포인트가 작동하려면 엔드포인트를 등록하고 서비스 중이어야 합니다. 다음 AWS Command Line Interface 명령을 사용하여 엔드포인트의 상태를 확인할 수 있습니다.

```
aws bedrock get-marketplace-model-endpoint --endpoint-arn arn:aws:sagemaker:region:111122223333:endpoint/example-endpoint-name            
```

Amazon Bedrock에서 엔드포인트를 사용하려면 엔드포인트의 상태가 다음과 같아야 합니다.

```
endpointStatus: InService
status: REGISTERED
```

엔드포인트가 실패하도록 수정한 경우 엔드포인트의 등록을 취소하고 다시 등록할 수 있습니다. `DeregisterEndpoint` 작업을 사용하여 엔드포인트의 등록을 취소합니다. `RegisterEndpoint` 작업을 사용하여 다시 등록합니다.

```
aws bedrock deregister-marketplace-model-endpoint --endpoint-arn arn:aws:sagemaker:region:111122223333:endpoint/example-endpoint-name
```

```
aws bedrock register-marketplace-model-endpoint --endpoint-identifier arn:aws:sagemaker:region:111122223333:endpoint/example-endpoint-name --model-source-identifier
         HubContentArn
```