使用 Amazon SageMaker JumpStart 部署和评估模型 | Amazon Web Services

📌 One-Sentence Summary

本文演示了一个可复用的 Python 工作流，用于部署、测试和清理来自 Amazon SageMaker JumpStart 目录的机器学习模型，重点关注文本生成任务。

📝 Summary

文章概述了在 SageMaker JumpStart 中评估模型的三步流程：通过 UI 或 SDK 发现可用模型、将选定模型部署到端点、运行示例提示词以衡量性能（延迟和吞吐量），最后删除端点。文章强调了使用一致的测试提示词来对比模型能力的重要性，并提供了使用 Qwen3.5-27B 模型的实际示例。

💡 Main Points

模型发现与部署

文章解释了如何在 SageMaker JumpStart 目录中寻找合适的模型，无论是通过图形用户界面还是使用 Python SDK 以编程方式。文章详述了将模型部署到 SageMaker 端点的步骤，包括处理许可协议和选择合适的实例类型。

该工作流的一大特性是能够针对已部署模型运行标准测试提示词。脚本测量响应时间（延迟）和生成的词数，从而能够定量对比不同模型的速度和效率。

文章强调了测试后清理资源的重要性。文章提供了删除已部署端点的说明，以避免不必要的费用，确保工作流既高效又具成本效益。

💬 Key Quotes

2026 年，SageMaker JumpStart 推出了两项改进，简化了模型发现和部署。

此模式适用于许多兼容的 SageMaker JumpStart 模型，尽管负载格式、所需实例类型、EULA 要求和响应架构可能需要针对特定模型进行调整。

通过使用一致的测试提示词并衡量各模型的延迟、吞吐量和输出质量，您可以对比选项并为您的工作负载选择最合适的模型。

📊 Article Meta

AI Screening： 85

Source： AWS Artificial Intelligence

Author： Vamsi Goparaju

Category： 人工智能

Language： 英文

Read Time： 6 min

Word Count： 1355

Tags：

AI 与智能应用 , 测试与质量 , UI 设计 , OpenAI API , AWS