AWS发布SageMaker TTS自动缩放实测优化方案

AWS Machine Learning Blog 发布教程，提出通过实测最大并发请求数（Q_max）和总处理时间（T_total）来替代猜测，以优化 Amazon SageMaker AI 上 Kokoro-82M TTS 模型的自动扩缩容策略。 该方案利用原生指标 ConcurrentRequestsPerModel 进行伸缩，旨在避免 GPU 闲置或延迟超标。部署采用 AWS CDK 栈，确保配置基于真实负载测量而非默认假设。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。