Amazon Elastic Container Registry
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3 天有情绪数据
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自动化MLOps工作流将SageMaker模型部署到Amazon EKS
本文详细介绍了一个自动化MLOps工作流，用于将机器学习模型从Amazon SageMaker部署到Amazon EKS。该过程包括使用SageMaker Pipelines训练XGBoost模型，然后通过AWS CodeBuild部署工作流将批准的模型容器化并部署到Amazon EKS。该系统强调可重复性和可追溯性，确保部署的是训练所用的确切模型包。
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AWS SageMaker AI 通过集成 BoltzGen 简化蛋白质设计
Amazon SageMaker AI 现已提供一个简化的平台，通过使用 BoltzGen 生成模型来加速蛋白质设计。此次集成旨在简化复杂且计算密集型（GPU 密集型）的蛋白质和肽设计过程，使其能够结合特定靶点。通过管理从配置实例到清理资源的整个计算基础设施生命周期，SageMaker AI 使研究人员能够专注于设计迭代，而不是运营开销。
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Amazon SageMaker AI 通过容器缓存加速模型扩展
Amazon SageMaker AI 推出了容器缓存功能，以加速推理过程中的模型扩展。此新功能通过消除新实例预配时下载容器镜像的时间，将生成式 AI 模型的端到端延迟最多降低 51%。对于大型模型和复杂工作负载，此改进尤为显著，在测试案例中将启动时间从 525 秒缩短至 258 秒。
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AWS 和 NVIDIA Parakeet-TDT 提供经济高效的多语言音频转录
NVIDIA 发布了 Parakeet-TDT-0.6B-v3，一个开源的多语言音频转录模型，能够处理 25 种欧洲语言。该模型部署在带有 GPU 实例的 AWS Batch 上，通过同时预测文本 token 和时长来实现高推理速度，从而以显著降低的成本进行转录。该解决方案架构旨在经济高效且可扩展，处理上传到 Amazon S3 的音频文件，并利用 EC2 Spot Instances 以节省更多成本。