AWS发布JumpStart模型部署评估教程

AWS Machine Learning Blog发布教程，展示如何用 Amazon SageMaker JumpStart 部署预训练模型，并通过 SageMaker Python SDK v3 进行可重复的轻量性能测试；测试完成后可删除 endpoint。示例测得部署模型的延迟、近似输出长度和单请求生成速率，结果为 9.07 秒、153 个词和每秒 16.9 个词。 该流程适用于支持的模型和可用容量，但部署时间会受模型、实例类型、配额和 AWS 区域影响。使用者需要具备 SageMaker AI 权限和足够的 GPU 实例配额；不同模型还可能需要调整请求格式、实例类型、EULA 要求及响应结构。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。