如何为AWS Canvas训练的模型配置Serverless推理部署？

• 导出Canvas模型到SageMaker模型注册表
  在AWS Canvas界面找到已训练完成的模型，选择导出到SageMaker模型注册表，完成后即可在SageMaker控制台的模型注册表中找到该模型的标准构件（包含模型文件、推理代码等）。

• 创建Serverless端点配置
  进入SageMaker控制台的「端点配置」页面，点击创建配置：

  • 自定义配置名称，选择Serverless作为端点类型
  • 设置合适的内存容量（可选值1024MB/2048MB/4096MB等，根据模型大小调整）
  • 设置并发上限（控制同时处理的请求数，按需配置）
  • 添加模型时选择从模型注册表中导入刚才导出的Canvas模型

• 部署Serverless推理端点
  基于创建好的Serverless端点配置，点击「创建端点」，指定端点名称后等待部署完成。部署成功后，该端点即可提供无服务器推理服务。

• 验证端点可用性
  可以通过SageMaker控制台的端点测试功能，或者调用SageMaker Runtime API发送测试请求，确认模型推理结果正常返回。

注意事项：确保Canvas导出的模型属于SageMaker Serverless支持的框架（如XGBoost、TensorFlow、Scikit-learn等，Canvas训练的常见模型均符合要求）；内存配置需匹配模型大小，避免因内存不足导致部署失败。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者hrkad