AWS Machine Learning Blog· Vamsi Goparaju·· 2 日前
Amazon SageMaker JumpStart でモデルをデプロイし評価する方法
Deploy and evaluate models with Amazon SageMaker JumpStart
AI による要約
Amazon SageMaker JumpStart は事前学習済みモデルのカタログを提供しており、SageMaker Python SDK でモデルをデプロイし、サンプルプロンプトでレイテンシーと単一リクエストの生成速度をテストし、テスト完了後にエンドポイントを削除できる。2026 年、JumpStart は Model Hub での閲覧と事前設定済みエンドポイントのデプロイオプションを追加し、Hugging Face から SageMaker AI へのワンクリックデプロイにも対応した。
入選の記録
基準 60公式・一次情報1 回目 222 回目 22
入選せず二回の合計 44 < 基準の 2 倍 120
- 情報源の区分
- 公式・一次情報、この区分の基準は 60 点
- 予備審査
- 通過：部署评测SageMaker JumpStart模型，实质AI技术教程
採点はモデルが同じ基準で独立に二回行い、満点は 100。二回の合計が基準の 2 倍に届いたものだけが入選します。基準は情報源の区分ごとに決めています。
情報源：AWS Machine Learning Blog · aws.amazon.com