AWS 介绍 SageMaker TTS 自动扩缩容目标测量方法
先了解这件事
AI 综述
2026年10月23日，AWS Machine Learning Blog 发文，针对自托管 TTS 端点自动扩缩容目标值靠猜的问题，介绍在 Amazon SageMaker AI 实时端点上部署 8200 万参数的 Kokoro-82M 模型，用实测的 Q_max（单实例在 SLO 内可承受的最高并发）和 T_total（一次扩容端到端耗时）推算扩容阈值、缩容阈值与两个冷却时间的方法。
AI 根据报道生成 · 3 小时前更新
最新进展10月23日 00:30
AWS 发文介绍用实测 Q_max 与 T_total 推算 SageMaker TTS 扩缩容阈值和冷却时间。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月23日
- AWS Machine Learning Blog别再猜 Amazon SageMaker AI 上 TTS 的自动扩缩容目标值
针对自托管 TTS 端点自动扩缩容目标值靠猜的问题，AWS 在 Amazon SageMaker AI 实时端点上部署了 8200 万参数的 Kokoro-82M，用实测的 Q_max（单实例在 SLO 内可承受的最高并发）和 T_total（一次扩容端到端耗时）推算扩容阈值、缩容阈值与两个冷却时间。
本事件热度走势
当前热度 9·可比范围峰值 9（10月23日 03:00）·近 24 小时可比范围变化 –
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