Amazon SageMaker AI にカスタムのテキスト読み上げモデルをデプロイするチームは、自動スケーリングのしきい値を推測することが多く、推測が間違っていると、GPU の消費が無駄になるか、レイテンシー SLO に違反します。この記事では、Kokoro-82M をカスタム コンポーネントとしてデプロイします。
コンピューティングの供給、エネルギー、データセンターの容量によって、AI をいかに安価に実行できるかが決まります。インフラストラクチャの変化は数週間後に推論コストに現れます。
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