AWS 发布 SageMaker JumpStart 模型部署与评测教程
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AWS 发布 SageMaker JumpStart 模型部署与评测教程
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AI 综述
AWS 发布教程，介绍如何用 Amazon SageMaker JumpStart 从模型目录部署模型、运行轻量性能测试，并在测试完成后删除端点。测试通过示例提示词测量延迟与单请求生成速率，使用可复用的 SageMaker Python SDK 脚本完成。 按教程要求，使用者需具备带 SageMaker AI 权限的 AWS 账户、Python 3+ 及 SageMaker Python SDK v3（pip install "sagemaker>=3,<4"），并拥有目标模型所需的足够 GPU 实例配额，否则需申请提额。AWS 称该模式适用于许多兼容的 JumpStart 模型，但载荷格式、所需实例类型、最终用户许可协议（EULA）要求和响应结构可能需按模型调整。
AI 根据报道生成 · 2 天前更新
最新进展10月14日 21:14
用 Amazon SageMaker JumpStart 部署与评测模型报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月14日
- AWS Machine Learning Blog用 Amazon SageMaker JumpStart 部署与评测模型
Amazon SageMaker JumpStart 提供可复用 Python 脚本，从模型目录部署模型、用示例提示词测量延迟与单请求生成速率，并在测试后删除端点。