Amazon SageMaker 推出了一项名为容量感知实例池的新功能，用于 AI 推理端点。此增强功能允许用户定义实例类型的优先级列表，从而使 SageMaker 在首选类型受限时能够自动选择可用基础设施。此功能旨在通过减少手动干预和提高可靠性来简化生成式 AI 工作负载的部署和扩展，特别是对于需要特定硬件的 LLM 和多模态模型。 AI
影响 提高了 AWS 上 AI 推理工作负载的可靠性并简化了扩展。
排序理由 现有云服务的更新。
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Today, Amazon SageMaker AI introduces capacity aware instance pool for new and existing inference endpoints. You define a prioritized list of instance types, and SageMaker AI automatically works through your list whenever capacity is constrained at creation, during scale-out, and…
<h2> The 24GB Myth </h2> <p>You plug your model specs into an online LLM memory calculator. Llama 2 70B, 4-bit quantization, 4096 context length. The calculator says 24GB. You provision a single A10G GPU on AWS, deploy your API, and watch it crash with <code>OutOfMemoryError</cod…