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SageMaker 大型模型推断的端点参数
您可以通过以下方式自定义以下参数,以简化低延迟的大型模型推理 (LMI): SageMaker
-
实例上的最大 Amazon EBS 卷大小 (
VolumeSizeInGB
) – 如果模型的大小大于 30 GB,并且您使用的实例没有本地磁盘,则应将此参数增加到略大于模型的大小。 -
He@@ alth check 超时配额 (
ContainerStartupHealthCheckTimeoutInSeconds
) — 如果您的容器设置正确,并且 CloudWatch 日志显示运行状况检查超时,则应增加此配额,以便容器有足够的时间来响应运行状况检查。 -
模型下载超时限额 (
ModelDataDownloadTimeoutInSeconds
) – 如果您的模型大小大于 40 GB,则应增加此限额,以便有足够的时间将模型从 Amazon S3 下载到实例。
以下代码片段演示了如何以编程方式配置上述参数。请将示例中的斜体占位符文本
替换为您自己的信息。
import boto3 aws_region = "
aws-region
" sagemaker_client = boto3.client('sagemaker', region_name=aws_region) # The name of the endpoint. The name must be unique within an Amazon Region in your Amazon account. endpoint_name = "endpoint-name
" # Create an endpoint config name. endpoint_config_name = "endpoint-config-name
" # The name of the model that you want to host. model_name = "the-name-of-your-model
" instance_type = "instance-type
" sagemaker_client.create_endpoint_config( EndpointConfigName = endpoint_config_name ProductionVariants=[ { "VariantName": "variant1
", # The name of the production variant. "ModelName": model_name, "InstanceType": instance_type, # Specify the compute instance type. "InitialInstanceCount":1
, # Number of instances to launch initially. "VolumeSizeInGB":256
, # Specify the size of the Amazon EBS volume. "ModelDataDownloadTimeoutInSeconds":1800
, # Specify the model download timeout in seconds. "ContainerStartupHealthCheckTimeoutInSeconds":1800
, # Specify the health checkup timeout in seconds }, ], ) sagemaker_client.create_endpoint(EndpointName=endpoint_name, EndpointConfigName=endpoint_config_name)
有关密钥的更多信息ProductionVariants
,请参阅ProductionVariant
。
有关演示如何使用大型模型实现低延迟推理的示例,请参阅 aw GitHub s-samples 存储库 SageMaker中的 A mazon 生成式 AI 推理示例