[ML] Optimizing Salesforce's model endpoints with Amazon SageMaker AI inference components

🤖 Optimizing Salesforce’s model endpoints with Amazon SageMaker AI inference components

原文链接: Optimizing Salesforce’s model endpoints with Amazon SageMaker AI inference components 作者: Rishu Aggarwal 发布日期: 2025-08-15 16:41:28 UTC

📋 内容摘要

本文介绍了Salesforce如何利用Amazon SageMaker AI推理组件优化其AI模型部署。Salesforce AI平台团队面临着大型模型(20-30GB)GPU利用率低下和中型模型(约15GB)成本过高的挑战。通过使用SageMaker推理组件，他们能够在同一个端点上部署多个基础模型，精确控制每个模型的加速器数量和内存分配。这种方案带来了显著效益：优化了资源分配、降低了部署成本(降低高达8倍)，并为较小模型提供了更好的性能。具体实践中，他们将CodeGen等专有模型整合到同一端点，实现了资源的动态扩展和智能共享。该解决方案不仅解决了当前的GPU利用率和成本管理问题，还为未来AI创新奠定了可扩展的基础架构基础。

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