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使用 Amazon SageMaker AI 和 SGLang 通过自定义模型扩展 AI 代理.pdf

上传人: 明**** 编号:1012675 2025-12-21 39页 676.11KB

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根据标记内容,全文主要内容概括如下: - 企业正加大对AI代理的投入,41%的生成式AI原型已进入生产阶段。 - 模型定制化在规模上面临挑战,如手动流程、成本优化复杂、可观察性碎片化、实验与生产流程脱节。 - Amazon SageMaker AI提供全托管训练和推理服务,简化模型定制和部署。 - SageMaker AI Inference支持多模型部署,实现高吞吐量和低延迟。 - SGLang是SageMaker AI的扩展,优化了推理性能,通过预填充-解码解耦和广泛专家并行性提高了吞吐量。 - SageMaker AI Model Registry和Pipelines帮助跟踪、版本控制和自动化模型定制流程。 - SageMaker AI提供端到端的可观察性和实验跟踪,如MLflow和AgentCore。 - SGLang的Rack-Scale Blackwell GPU部署加速了图像和视频生成,提高了效率。
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