AWS 发布 SageMaker JumpStart 模型部署评测教程
热点事件观察中
AWS 发布 SageMaker JumpStart 模型部署评测教程
1 篇报道1 个报道来源2 天前更新
先了解这件事
AI 综述
AWS 发布教程，介绍如何从 Amazon SageMaker JumpStart 的预训练模型目录中部署模型，并用 SageMaker Python SDK 运行轻量、可重复的性能测试，测量延迟与单请求生成速率，测试完成后删除端点。 按教程要求，用户需具备 AWS 账户及 SageMaker AI 权限、安装 SageMaker Python SDK v3（pip install "sagemaker>=3,<4"），并拥有目标模型所需的 GPU 实例配额，配额不足可申请提升；模型条款需先审阅，确认后再将 ACCEPT_EULA 设为 True。
AI 根据报道生成 · 5 小时前更新
最新进展10月14日 21:14
用 Amazon SageMaker JumpStart 部署并评测模型报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月14日
- AWS Machine Learning Blog用 Amazon SageMaker JumpStart 部署并评测模型
Amazon SageMaker JumpStart 提供预训练模型目录，可按可复用 Python 脚本完成部署、用示例提示词测量延迟与单请求生成速率，并在测试后删除端点。
本事件热度走势
还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。