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aws-samples/sample-sagemaker-agentic-model-deployment

SkillsMP は aws-samples/sample-sagemaker-agentic-model-deployment から 3 件の skill を収集しています。skill を開くとソースと詳細を確認できます。

記録された最新のソース活動
SkillsMP カタログ更新
収集済み skills
3
GitHub スター
5
GitHub フォーク
1

このリポジトリの skills

1 件の職業カテゴリ · 100% 分類済み

収集済み skill 3 件中 3 件を表示しています。

職業分類
ソフトウェア開発者
説明

Stage any supported open-weight Hugging Face model directly into Amazon S3 and deploy it to an Amazon SageMaker AI real-time endpoint with a compatible vLLM or SGLang Deep Learning Container. Use for model hosting, endpoint creation, direct-to-S3 transfer,…

原文の言語: 英語

更新
職業分類
ソフトウェア開発者
説明

Run a managed performance benchmark against a deployed Amazon SageMaker AI endpoint using SageMaker AI inference benchmarking (part of optimized GenAI inference recommendations; NVIDIA AIPerf under the hood). Measures TTFT, ITL, request-latency percentiles,…

原文の言語: 英語

更新
職業分類
ソフトウェア開発者
説明

Find an optimized serving configuration for a model with Amazon SageMaker AI inference recommendations, then deploy it and compare against a baseline benchmark. Covers both config search (best instance + serving knobs) and deep optimization (speculative…

原文の言語: 英語

更新
収集済み skill 3 件中 3 件を表示しています。