hf-cloud-sagemaker-production-defaultsالغرض والاستخدام والمصدر

ما تفعله هذه المهارة

أنشئ نقطة نهاية SageMaker (في الوقت الفعلي، أو في الوقت الفعلي مع إمكانية التوسيع إلى الصفر، أو غير متزامنة) مع تمكين التوسيع التلقائي، وتنبيهات CloudWatch، ووضع العلامات افتراضيًا. استخدم هذه المهارة كلما كنت على وشك إنشاء نقطة نهاية SageMaker، واكتب رمز النشر الذي يستدعيcreate_endpointأو إتمام عملية النشر بعد معرفة عنوان URI للصورة ودور IAM. يوفرdeploy.pyبالنسبة لنقاط النهاية في الوقت الفعلي،deploy_ic.pyبالنسبة لنقاط النهاية في الوقت الفعلي التي تتوسع إلى صفر مثيلات عبر مكونات الاستدلال، وdeploy_async.pyبالنسبة لنقاط النهاية غير المتزامنة (وأيضًا خاصية التوسيع إلى الصفر). هذه هي الخطوة الأخيرة في سير عمل نشر SageMaker. لا تقم أبدًا بإنشاء ملف فارغ.create_endpointالاتصال بدون هذه الإعدادات الافتراضية - نقاط النهاية بدون التوسع التلقائي أو التنبيهات هي عروض توضيحية وليست عمليات نشر.

طريقة الاستخدام وفق المستند الأصلي

python scripts/deploy.py \
    --model-name qwen3-medical \
    --image-uri "$IMAGE_URI" \
    --inference-ami-version "$AMI" \
    --role-arn "$ROLE_ARN" \
    --model-s3-uri "s3://<your-model-bucket>/qwen3-medical/model.tar.gz" \
    --instance-type ml.g5.xlarge \
    --region "$REGION" \
    --env SM_VLLM_MODEL=/opt/ml/model \
    --env SM_VLLM_HOST=0.0.0.0 \
    --env SM_VLLM_TRUST_REMOTE_CODE=false \
    --env SM_VLLM_MAX_MODEL_LEN=4096

المتطلبات والإعداد

لم يتم اختيار أي فقرة متطلبات مختصرة من هذا الملف. هذا لا يعني أن المهارة لا تعتمد على أي ملفات أخرى. راجع تعليمات إعداد المستودع والملفات المرجعية.

الحدود وفحوصات الجودة

لم يتم تحديد أي مقطع حدود منفصل من هذا الملف. هذا لا يعني أن المهارة آمنة لكل مدخلات أو بيئة. راجع المصدر بالكامل وتحقق من صحة النتيجة بنفسك.

ابدأ بتجربة آمنة

1. تحقق من المضيف المدعوم وتعليمات تثبيت المستودع. احتفظ بمجلد المهارات والبرامج النصية والأصول والوثائق المشار إليها معًا؛SKILL.mdقد يؤدي وجود شخص واحد فقط إلى إغفال بعض التبعيات.
2. زوّد البرنامج ببياناتك الفعلية، والمخرجات المطلوبة، ومعايير القبول. يعتمد بناء جملة الاستدعاء والأدوات المتاحة على النظام المضيف؛ ولا يفترض هذا الموقع وجود أمر تثبيت موحد.
3. جرّب سير العمل الأصلي في مشروع مؤقت أو على نسخة احتياطية. راجع العمليات التي تُغيّر الملفات أو الخدمات البعيدة أو الموارد القابلة للفوترة قبل السماح بها.
4. تحقق من صحة المخرجات بمقارنتها بفحوصات جودة المصدر ومتطلباتك الخاصة. لا يُعدّ نجاح عملية التشغيل أو ارتفاع عدد النجوم في المستودع دليلاً على صحة النتيجة.

مواصفات ملف المهارة وبنية المجلدات ↗

اقرأ المزيد في المصدر

• الإعدادات الافتراضية لبيئة إنتاج SageMaker
• ما يتم إنشاؤه
• تشغيل عملية النشر
• لا يُعدّ التدريب أثناء الخدمة نجاحًا – اختبر المنتج قبل إعلان النصر.
• اختبار نقطة نهاية في الوقت الفعلي
• ترميز UTF-8BOM gotcha (Windows)
• استدعاء مُعيد ترتيب توليدي (vLLM)
• اختيار عنوان URI للصورة
• قم بتوسيع النطاق إلى الصفر لنقاط النهاية في الوقت الفعلي
• كيف يختلف عنdeploy.py
• السلوك المقاس
• تحديد حجم المكون
• الاستدعاء والاختبار
• أمر هدم
• عمليات نشر الاستدلال غير المتزامن
• كيف تعمل تقنية التدرج إلى الصفر
• تنبيهات غير متزامنة
• استدعاء نقاط النهاية غير المتزامنة
• نظرة سريعة على الإعدادات الافتراضية
• هدف التحجيم التلقائي — الضبط حسب نوع النموذج
• التقاط البيانات + مشكلة إدارة الهوية والوصول
• تفكيك
• عند فشل عملية النشر

المهارات ذات الصلة

• hf-cloud-aws-context-discoveryhuggingface/skills
• hf-cloud-python-env-setuphuggingface/skills
• hf-cloud-sagemaker-deployment-plannerhuggingface/skills
• hf-cloud-sagemaker-iam-preflighthuggingface/skills

الترجمة والنطاق

يختار دليل القراءة هذا مقاطع من المصدر الرئيسي المثبتSKILL.mdهذه الترجمة مساعدة. وهي ليست دليلاً كاملاً ولا تضمن التوافق المُختَبَر. يُرجى قراءة النص الأصلي والملفات المُشار إليها قبل الاستخدام.

تشير هذه المقدمة إلى النسخة المثبتة أدناه؛ ويتم عرض نشاط المستودع الحالي ووقت التجميع بشكل منفصل.

المصدر بإصدار ثابت

اقرأ الأصل ↗

تم استرجاع المصدر

2026-10-29T09:32:23Z

معرّف نسخة Git

fabc634a893f62ad5c2039830397efa35fa62715

المصدر SHA-256

6a8c1aff465e548ac4476d56831f864621af83b6a0f54544637601f3ecc44f9e