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hf-cloud-sagemaker-production-defaults用途、用法与原始来源
创建一个 SageMaker 端点(实时、实时零缩减或异步),默认启用自动扩缩容、CloudWatch 警报和标签功能。每当要创建 SageMaker 端点时,请编写调用该端点的部署代码,并使用此技能。create_endpoint或者,在确定镜像 URI 和 IAM 角色后完成部署。提供deploy.py对于实时端点,deploy_ic.py对于可通过推理组件扩展到零实例的实时端点,以及deploy_async.py对于异步端点(也包括缩减到零)。这是 SageMaker 部署工作流程的最后一步。切勿生成裸露的create_endpoint调用时不启用这些默认设置——没有自动扩展或警报的端点是演示,而不是部署。
原文采集时间:
- SKILL.md
skills/hf-cloud-sagemaker-production-defaults/SKILL.md- 仓库 Star
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- 仓库最近更新
- 2026/10/30
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- 云服务
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这个 Skill 能做什么
创建一个 SageMaker 端点(实时、实时零缩减或异步),默认启用自动扩缩容、CloudWatch 警报和标签功能。每当要创建 SageMaker 端点时,请编写调用该端点的部署代码,并使用此技能。create_endpoint或者,在确定镜像 URI 和 IAM 角色后完成部署。提供deploy.py对于实时端点,deploy_ic.py对于可通过推理组件扩展到零实例的实时端点,以及deploy_async.py对于异步端点(也包括缩减到零)。这是 SageMaker 部署工作流程的最后一步。切勿生成裸露的create_endpoint调用时不启用这些默认设置——没有自动扩展或警报的端点是演示,而不是部署。
如何使用:上游操作流程
SageMaker 生产环境默认值
演示端点和可长期运行的端点之间的区别在于:演示端点能够随流量扩展,会在出现故障时发出警报,并且方便后续调试。这项技能将这三项功能设为默认功能,而非可选功能。在运行此技能时,规划器已选择实时端点,IAM 角色已可用,镜像选择也已解析出容器 URI 和 AMI 版本。这项技能会将这些配置转化为实际部署。
原文片段 · L6 ↗运行部署
对于文本生成型 LLM(vLLM),首先将固定的模型快照打包为 SageMaker 文件。model.tar.gz并将制品上传到受帐户控制的 S3存储桶。SageMaker 将其提取到该存储桶下。/opt/ml/model因此,部署过程中不会在运行时获取或执行存储库代码:对于嵌入模型(TEI,通常在 CPU 上运行):
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环境与依赖
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