AWS发布SageMaker JumpStart模型部署与评测指南

AWS发布教程，指导用户通过SageMaker Python SDK部署SageMaker JumpStart预训练模型并运行轻量级性能测试，以评估模型质量、速度与成本的平衡。该工作流可测量延迟、输出长度及生成速率，并在测试完成后删除端点。 2026年新增Model Hub浏览、预配置端点部署及Hugging Face一键集成功能。部署时间因模型、实例类型、配额和AWS区域而异；payload格式、所需实例类型、EULA要求及响应架构可能需要针对特定模型进行调整。用户需具备拥有SageMaker AI权限的AWS账户及足够的GPU实例配额。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。