AWS zeigt Modelltests mit SageMaker JumpStart
Das Wichtigste zuerst
AWS zeigt, wie sich ein vortrainiertes Modell mit SageMaker JumpStart bereitstellen und mit dem SageMaker Python SDK wiederholt auf seine Leistung testen lässt. Nach dem Test wird der bereitgestellte Zugang zum Modell gelöscht. Das Verfahren setzt ein unterstütztes Modell und verfügbare Rechenkapazität voraus. Je nach Modell können andere Eingabeformate, Rechenressourcen, Lizenzbedingungen und Antwortformate nötig sein. Die Dauer der Bereitstellung hängt auch von Kapazitätsgrenzen und der AWS-Region ab.
KI-generiert aus Berichten · aktualisiert vor 2 Stunden
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- AWS Machine Learning BlogAnleitung: Modelle mit Amazon SageMaker JumpStart bereitstellen und testen
Ein Beispiel mit Amazon SageMaker JumpStart zeigt, wie sich ein vortrainiertes Modell bereitstellen。
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