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# Implementar un modelo compilado con la Consola
Debe cumplir con la sección de [requisitos previos](https://docs.aws.amazon.com//sagemaker/latest/dg/neo-deployment-hosting-services-prerequisites) si el modelo se compiló utilizando AWS SDK para Python (Boto3) la AWS CLI consola Amazon AI o la consola Amazon SageMaker AI. Siga los pasos que se indican a continuación para crear e implementar un Neo-compiled modelo de SageMaker IA mediante la SageMaker IA de la consola de [https://console.aws.amazon.com/ SageMaker IA](https://console.aws.amazon.com/sagemaker/).
**Topics**
+ [Implementar el modelo](#deploy-the-model-console-steps)
## Implementar el modelo
Una vez que haya cumplido los [ requisitos previos](https://docs.aws.amazon.com//sagemaker/latest/dg/neo-deployment-hosting-services-prerequisites), siga los siguientes pasos para implementar un modelo compilado con Neo:
1. Elija **Modelos** y, a continuación, seleccione **Crear modelos** en el grupo **Inferencia**. En la página **Crear modelo**, cumplimente los campos **Nombre del modelo**,** Rol de IAM** y, si es preciso, **VPC** (opcional).
1. Para agregar información sobre el contenedor utilizado para implementar el modelo, seleccione **Agregar contenedor** y haga clic en **Siguiente**. Complete los campos **Opciones de entrada del contenedor**, **Ubicación de la imagen del código de inferencia** y **Ubicación de los artefactos del modelo**; opcionalmente, también puede completar los campos **Nombre del host contenedor** y **Variables de entorno**.
1. Para implementar Neo-compiled modelos, elige lo siguiente:
+ **Opciones de entrada del contenedor**: seleccione **Proporcionar artefactos de modelo e imágenes de inferencia**.
+ **Ubicación de la imagen del código de inferencia**: elija el URI de la imagen de inferencia de [Imágenes de contenedor de inferencias de Neo](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/neo-deployment-hosting-services-container-images.html), según la AWS región y el tipo de aplicación.
+ **Ubicación de los artefactos del modelo**: introduzca el URI del bucket de S3 del artefacto del modelo compilado generado por la API de compilación de Neo.
+ **Variables de entorno**:
+ Deje este campo en blanco para **SageMakerXGBoost**.
+ Si entrenó su modelo mediante SageMaker IA, especifique la variable de entorno `SAGEMAKER_SUBMIT_DIRECTORY` como el URI del bucket de Amazon S3 que contiene el script de entrenamiento.
+ Si no entrenó el modelo con SageMaker IA, especifique las siguientes variables de entorno:
[See the AWS documentation website for more details](http://docs.aws.amazon.com/es_es/sagemaker/latest/dg/neo-deployment-hosting-services-console.html)
1. Confirme que la información para los contenedores es precisa y, a continuación, seleccione **Crear modelo**. **En la página de inicio para crear un modelo**, elija **Crear punto de conexión**.
1. En el diagrama **Crear y configurar punto de enlace**, especifique el **Nombre del punto de enlace**. Para **Asociar configuración de punto de conexión**, seleccione **Crear una nueva configuración de punto de conexión**.
1. En la página **Nueva configuración del punto de conexión**, especifique el **Nombre de configuración de punto de conexión**.
1. Seleccione **Editar** junto al nombre del modelo y especifique el **Tipo de instancia** correcto en la página **Editar variante de producción**. Es imprescindible que el valor del **Tipo de instancia** coincida con el valor especificado en el trabajo de compilación.
1. Seleccione **Save**.
1. En la página de **Configuración de nuevo punto de conexión**, elija **Crear configuración de punto de conexión** y, a continuación, elija **Crear punto de conexión**.