Implante e avalie modelos com o Amazon SageMaker JumpStart
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Este artigo descreve um fluxo de trabalho para implantar e avaliar modelos de aprendizado de máquina usando o Amazon SageMaker JumpStart. Destaca as melhorias recentes de 2026, incluindo a descoberta aprimorada de modelos no Model Hub e a implantação com um clique a partir do Hugging Face. A solução proposta utiliza um script Python reutilizável para descobrir, implantar, testar e limpar modelos por meio do SageMaker Python SDK. Os usuários podem navegar pelo catálogo ou filtrar os modelos programaticamente antes de implantá-los com opções de endpoint pré-configuradas, otimizadas para prioridades específicas, como latência ou custo. A fase de avaliação envolve a execução de prompts de amostra para medir métricas-chave de desempenho, como latência, comprimento da saída e taxa de geração. Por fim, o processo conclui-se com a exclusão do endpoint para garantir a limpeza dos recursos. Esse padrão repetível permite que desenvolvedores comparem diferentes modelos com base na qualidade, velocidade e eficiência de custos.
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