Déployez et évaluez des modèles avec Amazon SageMaker JumpStart
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Cet article présente un flux de travail pour déployer et évaluer des modèles d'apprentissage automatique à l'aide d'Amazon SageMaker JumpStart. Il met en avant les améliorations récentes de 2026, notamment une meilleure découverte de modèles dans le Hub de modèles et un déploiement en un clic depuis Hugging Face. La solution proposée utilise un script Python réutilisable pour découvrir, déployer, tester et nettoyer les modèles via le SDK Python de SageMaker. Les utilisateurs peuvent parcourir le catalogue ou filtrer les modèles de manière programmatique avant de les déployer avec des options de point de terminaison préconfigurées, optimisées pour des priorités spécifiques telles que la latence ou le coût. La phase d'évaluation consiste à exécuter des invites d'exemple afin de mesurer des indicateurs clés de performance tels que la latence, la longueur de sortie et le taux de génération. Enfin, le processus se termine par la suppression du point de terminaison pour assurer le nettoyage des ressources. Ce modèle répétable permet aux développeurs de comparer différents modèles en fonction de leur qualité, de leur vitesse et de leur efficacité en termes de coûts.
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