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通过模型缓存减少 Amazon SageMaker HyperPod 上的推理冷启动

AWS ML Blog · · 发布于 2026-09-11 · 1 分钟阅读

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当您在 Amazon SageMaker HyperPod 上部署用于推理的大型语言模型 (LLM) 时，您请求 Pod 和准备好提供流量之间存在时间间隔。这一差距主要由两个连续下载造成：来自 Amazon Elastic 的推理服务器容器映像

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要点 1

当您在 Amazon SageMaker HyperPod 上部署用于推理的大型语言模型 (LLM) 时，您请求 Pod 和准备好提供流量之间存在时间间隔。

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要点 2

这一差距主要由两个连续下载造成：来自 Amazon Elastic 的推理服务器容器映像

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