기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.

# 엔드포인트 구성 및 생성
<a name="clarify-online-explainability-create-endpoint"></a>

모델에 맞는 새 엔드포인트 구성을 생성하고 이 구성을 사용하여 엔드포인트를 생성합니다. [사전 확인 단계](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/clarify-online-explainability-precheck.html)에서 검증된 모델 컨테이너를 사용하여 엔드포인트를 생성하고 SageMaker Clarify 온라인 설명 가능성 기능을 활성화할 수 있습니다.

`sagemaker_client` 객체를 사용하여 [CreateEndpointConfig](https://docs.aws.amazon.com//sagemaker/latest/APIReference/API_CreateEndpointConfig.html) API를 사용하는 엔드포인트를 생성합니다. 다음과 같이 `ExplainerConfig` 파라미터 내에 멤버 `ClarifyExplainerConfig`를 설정합니다.

```
sagemaker_client.create_endpoint_config(
    EndpointConfigName='name-of-your-endpoint-config',
    ExplainerConfig={
        'ClarifyExplainerConfig': {
            'EnableExplanations': '`true`',
            'InferenceConfig': {
                ...
            },
            'ShapConfig': {
                ...
            }
        },
    },
    ProductionVariants=[{
        'VariantName': 'AllTraffic',
        'ModelName': 'name-of-your-model',
        'InitialInstanceCount': 1,
        'InstanceType': 'ml.m5.xlarge',
    }]
     ...
)
sagemaker_client.create_endpoint(
    EndpointName='name-of-your-endpoint',
    EndpointConfigName='name-of-your-endpoint-config'
)
```

`sagemaker_client` 객체를 처음 직접 호출하면 설명 가능성 기능이 활성화된 새 엔드포인트 구성이 생성됩니다. 두 번째 직접 호출에서는 엔드포인트 구성을 사용하여 엔드포인트를 시작합니다.

**참고**  
또한 [SageMaker AI 실시간 추론 다중 모델 엔드포인트](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/multi-model-endpoints.html) 뿐만 아니라 단일 컨테이너에서 여러 모델을 호스팅하고 SageMaker Clarify를 사용하여 온라인 설명 가능성을 구성할 수 있습니다.