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AWS介绍JumpStart模型部署与性能评测流程

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AI 综述

AWS介绍了通过 Amazon SageMaker JumpStart 部署模型、用 SageMaker Python SDK 进行轻量且可重复的性能测试，并在测试后删除端点的流程。示例测量延迟、估算输出长度和单请求生成速率。该流程适用于有支持且容量可用的模型；部署耗时会受模型、实例类型、配额和 AWS 区域影响。不同模型可能需要调整输入格式、实例类型、许可协议要求和响应结构。

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最新进展10月14日 21:14

如何用 Amazon SageMaker JumpStart 部署和评估模型

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沿着报道，了解事件的不同侧面。

10月14日

21:14
AWS Machine Learning Blog精选
如何用 Amazon SageMaker JumpStart 部署和评估模型
AWS 介绍了使用 Amazon SageMaker JumpStart 部署模型、运行轻量且可重复的性能测试，并在测试完成后删除端点的流程。示例通过 SageMaker Python SDK 获取模型示例输入，测量延迟、估算输出长度和单请求生成速率；不同模型的负载格式、实例类型、EULA 和响应结构可能需要调整。

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