使用 Amazon SageMaker JumpStart 部署和评估模型
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本文概述了使用 Amazon SageMaker JumpStart 部署和评估机器学习模型的工作流程。文章强调了 2026 年的最新改进,包括 Model Hub 中增强的模型发现功能以及来自 Hugging Face 的一键式部署能力。该方案利用一个可复用的 Python 脚本,通过 SageMaker Python SDK 实现模型的发现、部署、测试和资源清理。用户可以在部署前浏览目录或按编程方式筛选模型,并使用针对延迟或成本等特定优先级优化的预配置端点选项进行部署。评估阶段涉及运行示例提示词,以测量延迟、输出长度和生成速率等关键性能指标。最后,通过删除端点确保资源清理。这种可重复的模式使开发人员能够基于质量、速度和成本效益对不同模型进行比较。
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