SageMaker AI 部署 TTS 模型并定扩缩容阈值
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SageMaker AI 部署 TTS 模型并定扩缩容阈值
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AI 综述
AWS 在 Amazon SageMaker AI 上以自定义容器部署 8200 万参数的文本转语音模型 Kokoro-82M，并用实测并发与实测扩容耗时这两项测量结果来确定该服务的自动扩缩容阈值，AWS 称这两项测值是扩缩容策略的推导依据。 这套做法针对的是自建容器托管的 TTS 推理服务：可承载的实测并发与扩容所需时间共同决定何时扩容。
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最新进展10月23日 00:30
Amazon SageMaker AI 如何用实测并发与扩容耗时确定 TTS 扩缩容阈值报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月23日
- AWS Machine Learning BlogAmazon SageMaker AI 如何用实测并发与扩容耗时确定 TTS 扩缩容阈值
AWS 在 Amazon SageMaker AI 上以自定义容器部署 8200 万参数的 TTS 模型 Kokoro-82M，用两项实测值推导自动扩缩容策略。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。