SageMaker HyperPod 新增 Data Capture 能力
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SageMaker HyperPod 新增 Data Capture 能力
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AI 综述
AWS 为 SageMaker HyperPod 推出 Data Capture 能力，可在端点、负载均衡器、模型 Pod 三个独立层级把线上推理的输入输出记录到 Amazon S3，AWS 称对模型可用性零影响。该能力目前适用于已部署推理算子的 HyperPod 集群。 AWS 在一篇教程中以 Qwen2.5-3B-Instruct 家电客服路由模型为例，演示用 Athena 查询发现新产品盲区、按 SQL 策略打标后微调，并称部署后验证了数据带来的准确率提升。若要在同一集群完成训练闭环，需额外安装 amazon-sagemaker-hyperpod-training-operator 的 EKS 插件；训练节点需具备出站网络访问（如通过 NAT 网关），拉取 vllm/vllm-openai 镜像也需外网。
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最新进展11月14日 02:01
用 Amazon SageMaker HyperPod Data Capture 构建模型改进飞轮报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月14日
- AWS Machine Learning Blog用 Amazon SageMaker HyperPod Data Capture 构建模型改进飞轮
Amazon SageMaker HyperPod 新增 Data Capture 能力，可在端点、负载均衡器、模型 Pod 三个独立层级把线上推理输入输出记录到 Amazon S3，对模型可用性零影响。文章以 Qwen2.5-3B-Instruct 家电客服路由模型为例，用 Athena 查询发现新产品盲区、SQL 策略打标后微调，验证部署后数据带来的准确率提升。
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