model.deploy to allow for auto scale configuration

**Describe the feature you'd like**

today we deploy a model like so:

```python
model = SKLearn(
entry_point=script_path,
framework_version="0.20.0",
py_version="py3",
instance_type="ml.m5.2xlarge",
role=role,
sagemaker_session=sagemaker_session,
dependencies=[...],
)

predictor = model.deploy(
endpoint_name="some_name",
initial_instance_count=1,
instance_type="ml.m5.large",
predictor_cls=SKLearnPredictorJson,
)
```

**How would this feature be used? Please describe.**

When calling `model.deploy` it would be ideal if there was a way to set an autoscale policy (similar to how we can set `initial_instance_count`).

**Describe alternatives you've considered**

I'm still researching if I can use `SKLearn` class while also using boto3 to attach a policy.

Empieza por el punto de entrada model.deploy y la implementación del modelo SKLearn; después, revisa la alternativa boto3 mencionada en el issue. Determina la configuración compatible de la política de autoscaling y la forma de su API; se considerará terminado cuando los llamadores puedan configurar autoscaling al desplegar un modelo y el comportamiento esté cubierto por las pruebas relevantes.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.