AWS Machine Learning Blog· Joseph Cottingham·· 9 天前精选
在 Amazon SageMaker AI 上用两次测量替代 TTS 自动扩缩容的猜测
Stop guessing auto scaling targets for TTS on Amazon SageMaker AI
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AI 导读
原文详细介绍了在 Amazon SageMaker AI 上部署 Kokoro-82M TTS 模型的自动扩缩容配置方法。文章通过两次实际测量（Q_max 和 T_total）替代传统的猜测式配置，Q_max 为单实例在 SLO 约束下可承受的最大并发请求数（测得 50），T_total 为从请求扩容到流量恢复的总耗时（测得 320.2 秒）。
推荐理由
原文给出了能力变化和开放入口，读者可以据此判断它会怎样改变现有工作流。
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