Развертывание и оценка моделей с помощью Amazon SageMaker JumpStart
aws ·
В данной статье описан рабочий процесс развертывания и оценки моделей машинного обучения с использованием Amazon SageMaker JumpStart. Особое внимание уделяется улучшениям, представленным в 2026 году, включая улучшенное обнаружение моделей в Model Hub и возможность развертывания в один клик из Hugging Face. Предлагаемое решение использует переиспользуемый скрипт на Python для поиска, развертывания, тестирования и очистки моделей через SageMaker Python SDK. Пользователи могут просматривать каталог или программно фильтровать модели перед их развертыванием с предварительно настроенными параметрами конечных точек, оптимизированными под конкретные приоритеты, такие как задержка или стоимость. Фаза оценки включает выполнение примеров запросов для измерения ключевых метрик производительности, таких как задержка, длина вывода и скорость генерации. В завершение процесса конечная точка удаляется для обеспечения очистки ресурсов. Этот повторяемый шаблон позволяет разработчикам сравнивать различные модели по качеству, скорости и экономической эффективности.
aws