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# Erstellen eines Multicontainer-Endpunkts (Boto 3)
<a name="multi-container-create"></a>

Erstellen Sie einen Multi-container Endpunkt [CreateModel](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateModel.html), indem Sie [CreateEndpoint](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateEndpoint.html)APIs [CreateEndpointConfig](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateEndpointConfig.html), und aufrufen, als ob Sie andere Endpunkte erstellen würden. Sie können diese Container sequentiell als Inferenz-Pipeline ausführen oder jeden einzelnen Container mithilfe eines direkten Aufrufs ausführen. Multi-container Endpunkte haben beim Aufrufen die folgenden Anforderungen: `create_model`
+ Verwenden Sie den `Containers` Parameter anstelle von `PrimaryContainer` und schließen Sie mehr als einen Container in den `Containers` Parameter ein.
+ Der `ContainerHostname` Parameter ist für jeden Container in einem Endpunkt mit mehreren Containern und direktem Aufruf erforderlich.
+ Setzen Sie den `Mode` Parameter des `InferenceExecutionConfig` Felds auf `Direct` für den direkten Aufruf jedes Containers oder `Serial` auf die Verwendung von Containern als Inferenz-Pipeline. Der Standardmodus ist `Serial`. 

**Anmerkung**  
Derzeit gibt es ein Limit von bis zu 15 Containern, die auf einem Endpunkt mit mehreren Containern unterstützt werden.

Im folgenden Beispiel wird ein Modell mit mehreren Containern für den direkten Aufruf erstellt.

1. Erstellen Sie Containerelemente und `InferenceExecutionConfig` mit direktem Aufruf.

   ```
   container1 = {
                    'Image': '123456789012.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/myimage1:mytag',
                    'ContainerHostname': 'firstContainer'
                }
   
   container2 = {
                    'Image': '123456789012.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/myimage2:mytag',
                    'ContainerHostname': 'secondContainer'
                }
   inferenceExecutionConfig = {'Mode': 'Direct'}
   ```

1. Erstellen Sie das Modell mit den Containerelementen und legen Sie das `InferenceExecutionConfig` Feld fest.

   ```
   import boto3
   sm_client = boto3.Session().client('sagemaker')
   
   response = sm_client.create_model(
                  ModelName = 'my-direct-mode-model-name',
                  InferenceExecutionConfig = inferenceExecutionConfig,
                  ExecutionRoleArn = role,
                  Containers = [container1, container2]
              )
   ```

Um einen Endpunkt zu erstellen, würden Sie dann [create\_endpoint\_config](https://boto3.amazonaws.com/v1/documentation/api/latest/reference/services/sagemaker.html#SageMaker.Client.create_endpoint_config) und [create\_endpoint](https://boto3.amazonaws.com/v1/documentation/api/latest/reference/services/sagemaker.html#SageMaker.Client.create_endpoint) aufrufen, als würden Sie jeden anderen Endpunkt erstellen.