Distribuisci e valuta i modelli con Amazon SageMaker JumpStart
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Questo articolo descrive un flusso di lavoro per il deployment e la valutazione di modelli di machine learning utilizzando Amazon SageMaker JumpStart. Evidenzia i recenti miglioramenti del 2026, tra cui una migliore scoperta dei modelli nel Model Hub e il deployment con un clic da Hugging Face. La soluzione proposta utilizza uno script Python riutilizzabile per scoprire, deployare, testare e pulire i modelli tramite il SageMaker Python SDK. Gli utenti possono sfogliare il catalogo o filtrare i modelli in modo programmatico prima di deployarli con opzioni di endpoint preconfigurate, ottimizzate per priorità specifiche come latenza o costo. La fase di valutazione prevede l'esecuzione di prompt campione per misurare metriche chiave delle prestazioni, quali latenza, lunghezza dell'output e tasso di generazione. Infine, il processo si conclude con l'eliminazione dell'endpoint per garantire la pulizia delle risorse. Questo pattern ripetibile consente agli sviluppatori di confrontare diversi modelli in base a qualità, velocità ed efficienza dei costi.
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