AWS Machine Learning Blog· Joseph Cottingham·· 3 小时前精选AI 评分68
AWS SageMaker AI 教程:用实测数据确定 TTS 自动扩缩容参数
Stop guessing auto scaling targets for TTS on Amazon SageMaker AI
AI 导读
AWS 文章介绍了如何在 Amazon SageMaker AI 实时端点部署 Kokoro-82M,并用实测数据替代猜测来配置自动扩缩容。示例测得单实例并发上限 Q_max 为 50、规划扩容时间 T_total 为 320.2 秒,据此计算扩容阈值、缩容阈值和冷却时间。文章还说明,这套测量与计算流程可用于其他延迟敏感、受并发量限制的实时端点。
推荐理由
文章展示了如何用实测并计算自动扩缩容参数,并给出 Kokoro-82M 的容量与扩容耗时数据,说明这套方法如何适配不同的实时端点。
来源:AWS Machine Learning Blog · aws.amazon.com