在AWS SageMaker中，实时推理配置存储大小是通过EC2实例类型和实例数量来决定的。下面是一个示例代码，展示了如何设置实时推理配置存储大小：

import boto3

# 创建SageMaker客户端
sagemaker_client = boto3.client('sagemaker')

# 设置实例类型和数量
instance_type = 'ml.m4.xlarge'
instance_count = 1

# 设置存储大小（以GB为单位）
volume_size = 10

# 创建实时推理配置
response = sagemaker_client.create_endpoint_config(
    EndpointConfigName='my-endpoint-config',
    ProductionVariants=[
        {
            'VariantName': 'AllTraffic',
            'ModelName': 'my-model',
            'InstanceType': instance_type,
            'InitialInstanceCount': instance_count,
            'InitialVariantWeight': 1,
            'InstanceVolumeSizeInGB': volume_size
        },
    ]
)

# 输出实时推理配置的ARN
print(response['EndpointConfigArn'])

在上述代码中，我们首先创建了一个SageMaker客户端。然后，我们设置了实例类型（instance_type）和实例数量（instance_count）来定义实时推理配置。接下来，我们设置了存储大小（volume_size）来指定实例的存储容量。

最后，我们使用create_endpoint_config方法创建了一个名为my-endpoint-config的实时推理配置。该配置使用ml.m4.xlarge实例类型，1个实例，以及10GB的存储容量。在成功创建实时推理配置后，我们将输出其ARN（Amazon Resource Name）。

请注意，上述示例代码仅用于演示目的。在实际使用中，你需要根据自己的需求进行适当的配置。