Amazon SageMaker Hosting

Анализ архитектуры Amazon SageMaker Hosting (2026)

По состоянию на январь 2026 года SageMaker Hosting перешёл от простой абстракции EC2 к модели оркестрации, учитывающей особенности кремниевого оборудования. Архитектура системы основана на компонентах инференса (IC), которые позволяют разработчикам выделять дробные ресурсы CPU/GPU и ядра Neuron отдельным моделям, достигая до 3 раз большей плотности размещения по сравнению с устаревшими конечными точками для нескольких моделей 📑. Для сверхбольших LLM сервис интегрируется с SageMaker HyperPod, обеспечивая устойчивую, самовосстанавливающуюся кластерную среду для непрерывного инференса 📑.

Шаблоны развёртывания и оркестрации моделей

Платформа поддерживает несколько путей исполнения. Конечные точки реального времени теперь используют Predictive Auto-scaling v2, который напрямую интегрируется с AWS Capacity Reservations для устранения задержек масштабирования в известные периоды пиковой нагрузки 📑.

• Компоненты инференса (IC): Обеспечивают суб-инстансное масштабирование, при котором отдельные модели могут реплицироваться на доступных аппаратных ядрах без масштабирования всего инстанса [Documented].
• Защитные механизмы развёртывания: Автоматическое развёртывание по схеме Blue/Green с линейным или канареечным переключением, контролируемое обратной связью CloudWatch RUM (Real User Monitoring) 📑.
• Стек Neuron LMI: Специализированные контейнеры для инференса больших моделей, оптимизированные под Inferentia3, с использованием коллективной памяти нескольких ускорительных чипов 📑.

⠠⠉⠗⠑⠁⠞⠑⠙⠀⠃⠽⠀⠠⠁⠊⠞⠕⠉⠕⠗⠑⠲⠉⠕⠍

Операционные сценарии

• Оптимизация затрат для нескольких моделей: Вход: Три различные трансформерные модели (7B, 13B, 30B) → Процесс: Размещение на одном инстансе P5 через компоненты инференса с выделенными сегментами памяти H100 → Выход: Независимые, параллельные потоки API без взаимных помех между моделями 📑.
• Анализ документов большого объёма: Вход: Многогигабайтный корпус PDF в S3 → Процесс: Асинхронный инференс SageMaker с внутренним управлением очередями и OCR-обработкой на базе Trn2 → Выход: Структурированные JSON-сущности, доставляемые через уведомления SNS/SQS 📑.

Рекомендации по оценке

Техническим экспертам следует проверить следующие архитектурные характеристики:

• Гранулярность изоляции IC: Провести бенчмаркинг влияния сценариев «шумного соседа» при совместном размещении разнородных моделей на общих чипах Inferentia3 [Unknown].
• Задержка восстановления HyperPod: Организациям следует проверить время восстановления шардов инференса при автоматической замене узлов в кластерах HyperPod 🌑.
• Задержка холодного старта (MME): Измерить накладные расходы задержки при загрузке моделей из S3 Express One Zone по сравнению со стандартными бакетами S3 для больших (>50 ГБ) весов моделей 🧠.