AWS介绍JumpStart模型部署与评测流程
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AWS介绍JumpStart模型部署与评测流程
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AI 综述
AWS介绍了通过 Amazon SageMaker JumpStart 部署可用模型、用 SageMaker Python SDK 运行轻量且可重复性能测试，并在测试结束后删除端点的流程。测试可测量延迟、估算输出长度和单请求生成速率。 该流程适用于受支持的模型且需有可用容量；部署耗时会因模型、实例类型、配额和 AWS 区域而异。AWS还介绍了目录浏览、预配置端点，以及从 Hugging Face 模型发现页跳转部署等功能。
AI 根据报道生成 · 2 小时前更新
最新进展10月14日 21:14
如何用 Amazon SageMaker JumpStart 部署和评估模型报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月14日
- AWS Machine Learning Blog如何用 Amazon SageMaker JumpStart 部署和评估模型
文章介绍如何使用 Amazon SageMaker JumpStart 部署模型、运行轻量且可重复的性能测试，并在测试后删除端点。流程通过 SageMaker Python SDK 获取模型示例提示词，测量延迟、估算输出长度和单请求生成速率；2026 年新增的目录浏览与预配置端点选项，以及从 Hugging Face 模型发现页一键跳转部署的集成，也简化了模型发现和部署。
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