03:48官方一手AWS Machine Learning Blog@Nilesh PS精选Amazon SageMaker HyperPod支持在Amazon EKS上管理Ray,可创建和监控Ray集群,连接JupyterLab和代码编辑器笔记本,提供开箱即用的可观察性,并从SageMaker Studio运行弹性分布式训练和加速推理,使用开源KubeRay和标准Ray API。AI产品SageMakerRayAmazon EKS推荐理由:SageMaker HyperPod新增Ray支持,让分布式训练和加速推理更简单,值得一试。原文稍后读已读值得跟进有用关注 SageMaker
07:41官方一手AWS Machine Learning Blog@Apoorva Chandra精选Amazon SageMaker AI 提供全托管实时推理,支持单模型端点(SME)和推理组件(IC)两种架构。通过 CloudWatch 详细指标和 Insights 仪表盘,用户可监控生成式 AI 推理的延迟、吞吐量等关键指标。该仪表盘支持自定义视图和异常检测,帮助快速定位性能瓶颈。SME 和 IC 端点均能集成此观测能力,适用于生产环境的调试与优化。技巧SageMakerCloudWatch生成式 AI推荐理由:AWS 教你用 CloudWatch 盯着 SageMaker 上的生成式 AI 推理,有详细指标和仪表盘,调性能抓问题都好使。原文稍后读已读值得跟进有用关注 SageMaker
05:03官方一手AWS Machine Learning Blog@Dan FergusonAWS 宣布 Amazon SageMaker AI 异步推理(Async Inference)现支持在 InvokeEndpointAsync API 的请求体中直接发送推理负载(inline payload),无需预先上传至 S3。这一功能简化了工作流,减少了与 S3 的交互步骤,并降低了延迟。用户可在请求正文中放入不超过 2MB 的数据,适用于轻量级推理场景。AI产品SageMaker异步推理inline payload1 个信源在谈事件专题推荐理由:AWS SageMaker 异步推理现在可以直接在请求里传数据,不用先传 S3 了,省一步操作。原文稍后读已读值得跟进有用关注 SageMaker