AWS 发布在 SageMaker 上用 llama.cpp 部署决策模型的教程

AWS 在机器学习博客发布教程，演示如何将 llama.cpp 量化模型部署到 Amazon SageMaker AI 的 CPU 或 GPU 实例，通过 AWS Deep Learning Container 提供 OpenAI 兼容的 Chat Completions 接口，并用 SemIf 扩展返回选项概率，面向决策类模型。 教程附带成本与性能对比：将同一批 231 个公开 JevBench 任务串行发送到一个 CPU 端点和一个 GPU 端点，以量化两者权衡；测量包含网络延迟，不构成服务保证。由于 CPU 和 GPU 镜像使用不同的 llama.cpp 构建，在六个困难任务上产生了不同的预测结果。教程还提醒，省去答案 token 的生成并不能省去模型推理。

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。