AWS 发布 SageMaker SDK v3 边缘视觉流水线方案

AWS 发布了基于 SageMaker Python SDK v3 的车队级计算机视觉模型生命周期管理参考架构与示例代码，并用 SageMaker Neo 替代已弃用的 SageMaker Edge Manager 完成边缘优化。 该流水线默认生成合成产线图像，因此无需数据集和数据审批即可端到端验证；完整运行会执行全部 13 个步骤（含两次 Neo 编译），在 us-east-2 按需使用 ml.m5.xlarge 约需 15 分钟、费用约 0.07 美元。AWS 称编译本身不收费，用户需为驱动编译的处理实例和输出所用的 S3 存储付费；编排层默认最多同时接纳 5 个流水线执行，以将并发的 SageMaker 训练任务控制在标准账户配额内。

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。