热点事件 持续更新
SageMaker TTS 自动扩缩目标实测方法
1 篇报道 1 个报道来源 3 小时前更新
先了解这件事
AI 综述
AWS 机器学习博客于 2026 年 10 月 23 日发布一篇教程，主题是如何在 Amazon SageMaker AI 上用实测数据替代猜测来设定 TTS 服务的自动扩缩目标。教程将 Kokoro-82M TTS 模型部署在 SageMaker AI 实时端点的自定义容器中，通过实测获得两项关键数据：一是 Q_max，即单实例在不突破 SLO 情况下的最大并发数，实测为 50；二是 T_total，即一次扩缩全程的耗时，实测为 260.2 秒，加上限流 60 秒的检测滞后，合计 320.2 秒。博客以此说明用实测方法确定扩缩目标可以避免凭经验猜测带来的偏差。目前该事件为 AWS 官方博客发布的单一教程内容，尚无后续报道或相关方回应。
AI 根据报道生成 · 2 小时前更新
最新进展10月23日 00:30
AWS 博客发布教程，实测 Kokoro-82M 在 SageMaker 上 Q_max 为 50、扩缩全程约 320.2 秒。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月23日
- AWS Machine Learning BlogAWS 博客：在 Amazon SageMaker AI 上用实测方法替代 TTS 自动扩缩目标猜测
AWS 机器学习博客发布一篇教程，将 Kokoro-82M TTS 模型部署在 Amazon SageMaker AI 实时端点的自定义容器中，用两项实测数据替代猜测的自动扩缩目标：Q_max 为单实例不突破 SLO 的最大并发（实测 50），T_total 为一次扩缩全程耗时（实测 260.2 秒，加上限 60 秒检测滞后合计 320.2 秒）。
本事件热度走势
还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。