AWS发SageMaker JumpStart模型部署与性能评估教程

AWS 发布教程，演示如何从 SageMaker JumpStart 的预训练模型目录中部署模型，并通过 SageMaker Python SDK v3 测量延迟与单请求生成速率，测试完成后删除 endpoint 以释放资源。 教程附带的前置条件包括：拥有具备 SageMaker AI 权限的 AWS 账户、安装 Python 3+ 与 SageMaker Python SDK v3（`pip install "sagemaker>=3,<4"`）、默认 `ACCEPT_EULA = False`（需用户自行审核模型条款后设为 True），以及用于所选模型的充足 GPU 实例配额（不足时需申请提升）。教程内容为 AWS 自述的功能演示与操作指引，实际部署效果取决于所选模型与配额情况。

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