AWS发布TTS自动扩缩容测量驱动部署教程

AWS在Amazon SageMaker AI实时端点上以自定义容器部署82M参数的Kokoro-82M语音合成模型，用实测的单实例最高并发Q_max和一次完整扩容耗时T_total推算扩容阈值、缩容阈值与两个冷却时间，替代凭经验猜测自动扩缩容目标值。 教程要求运行扩容测量前，ml.g5.xlarge服务配额至少比基线多一个空位；示例容器固定了带已知漏洞PYSEC-2026-2286的旧版PyTorch（该漏洞在torch 2.10.0修复），非概念验证用途需先审查并升级。 教程称可先用dry-run零AWS调用打印测量计划与耗时估算，以便为约36分钟的实测预留成本；文中算例可基于两份已提交的测量文件零调用、零新增花费复现。

AI 根据报道生成 · 1 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。