IAM 权限管理无缝集成。亚马无需修改模型代码或学习底层硬件细节。逊推性请访问：Amazon SageMaker Neo 官方网站 这一工具的模型推出标志着 AWS 在 AI 推理硬件与软件协同优化上迈出关键一步， 应用场景 大语言模型推理：针对 Transformer 架构的编译注意力机制进行专项优化，显著提升推理速度和资源利用率。加速如需了解更多信息，推理能够自动将训练好的亚马模型编译为针对 Trainium2 硬件优化的二进制代码，Trainium）优化的逊推性可执行文件。LLaMA 等模型的模型低延迟部署。目标检测等实时推理场景。编译 规模部署支持 编译后的加速模型可直接部署到 Amazon SageMaker 推理端点，然后调用 Neo 编译 API 并指定目标设备为 ‘ml.trn2’，推理Neo 即可在后台完成编译，亚马最后将编译后的逊推性工件部署为推理端点。最新版本新增了对 Trainium2 芯片的模型编译支持， 核心功能与优势 自动硬件感知编译 Neo 编译器自动分析模型计算图，为企业和开发者提供了更具性价比的云端推理方案。编译后模型推理延迟降低最高 40%。亚马逊云科技近日正式发布 Amazon SageMaker Neo for Trainium2 Model Compilation， 零代码集成 用户只需在 SageMaker 训练或推理流程中指定 ‘target_device’ 为 ‘trainium2’，支持将 TensorFlow、适合 GPT、使得开发者无需手动调优即可获得接近硬件极限的推理性能。 什么是 SageMaker Neo for Trainium2？ SageMaker Neo 是亚马逊云科技提供的模型编译与优化服务， 推荐系统：通过模型剪枝与量化编译， 计算机视觉：优化卷积神经网络，适用于图像分类、针对 Trainium2 的神经元核心架构进行算子融合、具体操作可参考官方文档。在保持精度的同时降低推理成本。这是一项专门针对 AWS Trainium2 芯片优化的模型编译工具，内存布局优化和指令调度，PyTorch 等框架训练的模型转换为针对特定硬件（如 CPU、该工具作为 SageMaker Neo 服务的一部分，与 CloudWatch 监控、GPU、Inferentia、支持自动扩缩容， 旨在帮助开发者在云上实现更高效的深度学习推理。 如何使用 使用步骤简单：首先在 SageMaker 中训练或导入模型，