ローカライズされた読書ガイド

hf-cloud-sagemaker-production-defaults目的、用途、および情報源

オートスケーリング、CloudWatch アラーム、タグ付けがデフォルトで有効になっている SageMaker エンドポイント (リアルタイム、リアルタイムスケールトゥゼロ、または非同期) を作成します。SageMaker エンドポイントを作成する際は、このスキルを使用し、呼び出しを行うデプロイコードを記述します。create_endpointまたは、イメージURIとIAMロールが判明した後にデプロイメントを完了します。deploy.pyリアルタイムエンドポイントの場合、deploy_ic.py推論コンポーネントを介してゼロインスタンスまでスケールするリアルタイムエンドポイント向け、deploy_async.py非同期エンドポイントの場合（スケール・トゥ・ゼロも）。これはSageMakerデプロイメントワークフローの最後のステップです。ベアを生成しないでくださいcreate_endpointこれらのデフォルト設定なしで呼び出してください。自動スケーリングやアラームが設定されていないエンドポイントはデモであり、デプロイメントではありません。

ソースを取得しました: 2026-10-29

出典リポジトリ: huggingface/skills
SKILL.md: skills/hf-cloud-sagemaker-production-defaults/SKILL.md
リポジトリの Star: 11,241
リポジトリの最終更新: 2026-10-30
能力分類: クラウドサービス
最終収集時刻: 2026-10-31 10:38 UTC+08:00

ライセンス: Apache-2.0

オリジナルのSKILL.md

ワークフローの抜粋は、Codezによる実行可能な指示ではなく、あくまでも参考資料です。このページを作成するために、サードパーティ製のスキルは実行されていません。

以下の目的とワークフローに関する記述は、上流工程に関する資料であり、読みやすいように整理・翻訳されています。これらは、別途ラベル付けされたCodez編集分析とは区別されます。

このスキルが何をするか

上流ワークフローの仕組み

SageMakerの製品版デフォルト設定

デモ用エンドポイントと常時稼働可能なエンドポイントの違いは、後者はトラフィックに応じてスケーリングし、障害発生時に通知し、後でデバッグできる点です。このスキルは、これら3つの機能をオプションではなくデフォルトとして提供します。このスキルが実行される時点で、プランナーはリアルタイムエンドポイントを選択し、IAMには使用可能なロールが割り当てられ、イメージ選択によってコンテナURIとAMIバージョンが解決されています。このスキルは、これらを実際のデプロイメントに変換します。

上流への航路 · L6 ↗

何が生み出されるのか

各エンドポイントに対して、スキルはこれらを単位として作成します：SageMakerモデル — イメージ + 環境変数 + 実行ロール + S3人工物

上流への航路 · L12 ↗

デプロイメントを実行中

テキスト生成LLM（vLLM）の場合、まず固定されたモデルスナップショットをSageMakerとしてパッケージ化します。model.tar.gzアーティファクトをアカウント制御のSにアップロードします3バケット。SageMaker はそれを以下へ抽出します。/opt/ml/modelそのため、デプロイメントは実行時にリポジトリコードを取得または実行しません。埋め込みモデル（TEI、多くの場合CPU上）の場合：

上流への航路 · L30 ↗

上流への航路 · 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

要件とセットアップ

このファイルから要件定義の短い記述が選択されませんでした。これは、スキルに依存関係がないという意味ではありません。リポジトリの設定手順と参照ファイルを確認してください。

制限事項と品質チェック

このファイルからは、個別の制限に関する記述は選択されていません。これは、このスキルがあらゆる入力や環境において安全であることを意味するものではありません。ソースコード全体を確認し、ご自身で結果を検証してください。

まずは安全なトライアルから始めましょう

サポートされているホストとリポジトリのインストール手順を確認してください。スキルディレクトリと、それに関連付けられているスクリプト、アセット、ドキュメントはまとめて保管してください。SKILL.md単独では依存関係を省略できる場合があります。
エージェントに実際の入力、希望する出力、および受け入れ基準を指定してください。呼び出し構文と利用可能なツールはホストによって異なります。このサイトは、汎用的なインストールコマンドを前提としていません。
使い捨てプロジェクトまたはコピーで、元のワークフローを試してみてください。ファイル、リモートサービス、または課金対象リソースを変更する操作は、許可する前に必ず確認してください。
出力結果をソースの品質チェックおよび独自の要件と照らし合わせて検証してください。トリガーが成功したことやリポジトリのスター数が多いことだけでは、正しい結果とは言えません。

スキルフォーマットとディレクトリの仕様 ↗

詳細は出典元をご覧ください。

翻訳と範囲

この読書ガイドは、ピン留めされた上流からの抜粋を選りすぐっていますSKILL.md翻訳は補助的なものです。完全なマニュアルではなく、互換性テスト済みであることを保証するものでもありません。ご使用前に原文および参照ファイルをお読みください。

この紹介文は、下記に固定表示されているバージョンに関するものです。現在のリポジトリのアクティビティと収集時間は別途表示されます。

ピン留めされたソース: 原文を読む ↗
ソースを取得しました: 2026-10-29T09:32:23Z
ソースコミット: fabc634a893f62ad5c2039830397efa35fa62715
ソースSHA-256: 6a8c1aff465e548ac4476d56831f864621af83b6a0f54544637601f3ecc44f9e

スキルカタログ全体に戻る