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AWS 介绍基于 SageMaker JumpStart 部署与评估模型方案
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AI 综述
2026年10月14日，AWS 介绍了如何使用 Amazon SageMaker JumpStart 配合 SageMaker Python SDK v3 快速部署预训练模型并开展性能评测。用户可通过控制台的 Model Hub 或 Hugging Face 深度链接实现一键部署，并针对低成本、低延迟等具体工作负载选择预配置选项。此外，配套的测试脚本支持运行样本提示词，以测量模型的延迟、输出长度和生成速率，且在评测完成后会自动删除对应端点以避免资源浪费。
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最新进展10月14日 21:14
AWS 介绍结合 JumpStart 与 SDK v3 快速部署预训练模型及自动化评测的方案。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月14日
- AWS 机器学习使用 Amazon SageMaker JumpStart 部署与评估模型
AWS 介绍了如何使用 Amazon SageMaker JumpStart 与 SageMaker Python SDK v3 快速部署预训练模型并进行性能评测。用户可通过控制台 Model Hub 或 Hugging Face 深度链接一键部署，并针对低成本、低延迟等工作负载选择预配置选项。测试脚本可运行样本提示词以测量延迟、输出长度和生成速率，并在完成后自动删除端点。
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