在SageMaker中部署模型

在本节中，我们将了解如何使用在SageMaker中创建的模型。我们将首先部署我们的模型。对我们而言，这意味着使用SageMaker的功能来创建一个Endpoint，该Endpoint将用于向我们的模型发送数据。

回想一下，从一开始，Endpoint基本上是一种允许模型和应用程序进行通信的方法。应用程序（例如Web应用程序）将负责接受用户输入数据，并且通过Endpoint，我们可以将该数据发送到我们的模型，这将产生我们模型的预测结果！

其实，Endpoint只是一个URL。此URL不返回网页，而是返回执行推理的结果。此外，我们能够将数据发送到此URL，以便我们的模型知道要执行的推断。由于SageMaker为我们完成了大部分的工作，因此我们不会过多地了解这是如何设置的。

我们将遇到的一个重要方面是如何确保SageMaker Endpoint是安全的。这意味着只有具有访问SageMaker端点权限的AWS服务才能这样做。

首先，我们不需要太担心，因为我们将在SageMaker Notebook内部工作，因此我们将能够轻松访问我们部署的Endpoint。
稍后我们将讨论如何进行设置，以便一个不需要特殊权限的简单Web应用程序可以访问我们的SageMaker Endpoint。