C✳CODEZ.WIN
🌐 Español

Guía de lectura localizada

hf-cloud-sagemaker-production-defaultsFinalidad, uso y origen

Crea un punto final de SageMaker (en tiempo real, en tiempo real con escalado a cero o asíncrono) con escalado automático, alarmas de CloudWatch y etiquetado habilitados de forma predeterminada. Usa esta habilidad siempre que vayas a crear un punto final de SageMaker, escribe código de implementación que llamecreate_endpointo finalizar una implementación después de que se conozcan el URI de la imagen y el rol de IAM. Proporcionadeploy.pypara puntos finales en tiempo real,deploy_ic.pypara puntos finales en tiempo real que escalan a cero instancias a través de componentes de inferencia, ydeploy_async.pypara puntos finales asíncronos (también escalado a cero). Este es el último paso en el flujo de trabajo de implementación de SageMaker. Nunca genere un archivo vacío.create_endpointLlamada sin estos valores predeterminados: los puntos finales sin escalado automático ni alarmas son demostraciones, no implementaciones.

Fuente recuperada:

Repositorio de origen
huggingface/skills
SKILL.md
skills/hf-cloud-sagemaker-production-defaults/SKILL.md
Estrellas del repositorio
11,241
Actualización del repositorio
2026-10-30
Clasificación de habilidades
Servicios en la nube
Última recopilación

Licencia: Apache-2.0

Los extractos del flujo de trabajo son guías de lectura, no instrucciones ejecutables de Codez. No se utilizó ninguna habilidad de terceros para generar esta página.

Los siguientes fragmentos sobre el propósito y el flujo de trabajo son material preliminar, organizado y traducido para su lectura. Son distintos del análisis editorial de Codez, que se presenta por separado.

Lo que hace esta habilidad

Crea un punto final de SageMaker (en tiempo real, en tiempo real con escalado a cero o asíncrono) con escalado automático, alarmas de CloudWatch y etiquetado habilitados de forma predeterminada. Usa esta habilidad siempre que vayas a crear un punto final de SageMaker, escribe código de implementación que llamecreate_endpointo finalizar una implementación después de que se conozcan el URI de la imagen y el rol de IAM. Proporcionadeploy.pypara puntos finales en tiempo real,deploy_ic.pypara puntos finales en tiempo real que escalan a cero instancias a través de componentes de inferencia, ydeploy_async.pypara puntos finales asíncronos (también escalado a cero). Este es el último paso en el flujo de trabajo de implementación de SageMaker. Nunca genere un archivo vacío.create_endpointLlamada sin estos valores predeterminados: los puntos finales sin escalado automático ni alarmas son demostraciones, no implementaciones.

Cómo funciona el flujo de trabajo ascendente

Valores predeterminados de producción de SageMaker

La diferencia entre un endpoint de demostración y uno que se puede dejar en funcionamiento es que se adapta al tráfico, te avisa cuando falla y puedes depurarlo posteriormente. Esta habilidad convierte estas tres características en predeterminadas, en lugar de opciones adicionales. Para cuando se ejecuta esta habilidad, el planificador ha seleccionado un endpoint en tiempo real, IAM tiene un rol utilizable y la selección de imágenes ha resuelto una URI de contenedor y una versión de AMI. Esta habilidad convierte todo esto en un despliegue real.

Paso río arriba · L6 ↗

¿Qué se crea?

Para cada punto final, la habilidad crea estos elementos como una unidad: Modelo SageMaker: imagen + variables de entorno + rol de ejecución + S3artefactos

Paso río arriba · L12 ↗

Ejecutando el despliegue

Para un LLM de generación de texto (vLLM), primero empaquete la instantánea del modelo fijado como un SageMaker.model.tar.gzartefacto y cárguelo a una cuenta controlada S3cubo. SageMaker lo extrae en/opt/ml/model, por lo que el despliegue no obtiene ni ejecuta código del repositorio en tiempo de ejecución: Para un modelo de incrustación (TEI, a menudo en la CPU):

Paso río arriba · L30 ↗
Paso río arriba · bash ↗
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

Requisitos y configuración

No se seleccionó ningún fragmento de requisitos breves de este archivo. Esto no significa que la habilidad no tenga dependencias. Consulte las instrucciones de configuración del repositorio y los archivos de referencia.

Límites y controles de calidad

No se seleccionó ningún pasaje con límites específicos en este archivo. Esto no significa que la habilidad sea segura para cualquier entrada o entorno. Revise el código fuente completo y valide su propio resultado.

Comience con una prueba segura.

  1. Verifique el host compatible y las instrucciones de instalación del repositorio. Mantenga juntos el directorio Skill y sus scripts, recursos y documentación a los que hace referencia;SKILL.mdsolo puede omitir dependencias.
  2. Proporcione al agente sus datos reales, el resultado deseado y los criterios de aceptación. La sintaxis de invocación y las herramientas disponibles dependen del sistema anfitrión; este sitio no presupone un comando de instalación universal.
  3. Pruebe el flujo de trabajo original en un proyecto desechable o en una copia. Revise las operaciones que modifican archivos, servicios remotos o recursos facturables antes de autorizarlas.
  4. Valide el resultado comparándolo con los controles de calidad de origen y sus propios requisitos. Un activador exitoso o un alto número de estrellas en el repositorio no garantizan un resultado correcto.

Especificación del formato y directorio de habilidades ↗

Lea más en la fuente

Traducción y alcance

Esta guía de lectura selecciona pasajes de la sección fijada en la parte superior.SKILL.mdLa traducción es asistida. No se trata de un manual completo ni garantiza la compatibilidad. Lea el original y los archivos a los que hace referencia antes de usarlo.

Esta introducción hace referencia a la versión fijada a continuación; la actividad actual del repositorio y la hora de recopilación se muestran por separado.

Fuente fijada
Lee el original ↗
Fuente recuperada
Confirmación de origen
fabc634a893f62ad5c2039830397efa35fa62715
Fuente SHA-256
6a8c1aff465e548ac4476d56831f864621af83b6a0f54544637601f3ecc44f9e
Volver al catálogo completo de habilidades