Despliega y evalúa modelos con Amazon SageMaker JumpStart
aws ·
Este artículo describe un flujo de trabajo para implementar y evaluar modelos de aprendizaje automático mediante Amazon SageMaker JumpStart. Destaca las mejoras recientes de 2026, incluida una mejor descubrimiento de modelos en el Model Hub y la implementación con un solo clic desde Hugging Face. La solución propuesta utiliza un script de Python reutilizable para descubrir, implementar, probar y eliminar modelos a través del SDK de Python de SageMaker. Los usuarios pueden explorar el catálogo o filtrar los modelos programáticamente antes de implementarlos con opciones de punto de extremo preconfiguradas optimizadas para prioridades específicas, como latencia o costo. La fase de evaluación consiste en ejecutar prompts de ejemplo para medir métricas clave de rendimiento, como latencia, longitud de salida y tasa de generación. Finalmente, el proceso concluye con la eliminación del punto de extremo para garantizar la limpieza de recursos. Este patrón repetible permite a los desarrolladores comparar diferentes modelos según su calidad, velocidad y eficiencia de costos.
aws