如何在AWS Sagemaker中实现多实例环境和端点的负载均衡

我已经成功地在AWS Sagemaker上部署了我的Jupyter笔记本,并为预测算法(用例)创建了端点。我想知道如何在AWS Sagemaker中实现多实例环境,以及如何对端点的多个请求进行负载均衡。

如果这个问题不合理,请告诉我。


回答:

你可能像这样创建了你的端点:

predictor = estimator.deploy(initial_instance_count=1, instance_type=’ml.m4.xlarge’)

如果你将initial_instance_count设置为大于1,SageMaker会自动为你的端点分配相应数量的实例。预测请求将自动进行负载均衡,不需要做其他操作。

如果需要,你还可以设置自动缩放来处理流量变化:https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/endpoint-auto-scaling.html

Related Posts

使用LSTM在Python中预测未来值

这段代码可以预测指定股票的当前日期之前的值,但不能预测…

如何在gensim的word2vec模型中查找双词组的相似性

我有一个word2vec模型,假设我使用的是googl…

dask_xgboost.predict 可以工作但无法显示 – 数据必须是一维的

我试图使用 XGBoost 创建模型。 看起来我成功地…

ML Tuning – Cross Validation in Spark

我在https://spark.apache.org/…

如何在React JS中使用fetch从REST API获取预测

我正在开发一个应用程序,其中Flask REST AP…

如何分析ML.NET中多类分类预测得分数组?

我在ML.NET中创建了一个多类分类项目。该项目可以对…

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注