- Amazon SageMakerは完全に管理された機械学習（ML）サービスであり、データサイエンティストや開発者が迅速かつ自信を持ってMLモデルを構築、トレーニング、展開できる。
- SageMakerはML推論ニーズを満たすための幅広いMLインフラストラクチャとモデル展開オプションを提供し、モデル展開を拡張し、本番環境に適したものにするのに役立つ。
- Amazon SageMaker Inferenceでのsticky sessionルーティングの提供により、以前に処理した情報を活用することで、顧客の生成AIアプリケーションのパフォーマンスとユーザーエクスペリエンスを向上させる。
- sticky sessionルーティングを有効にすることで、同じセッションからのすべてのリクエストが同じインスタンスにルーティングされ、以前に処理した情報を再利用してレイテンシを削減し、ユーザーエクスペリエンスを向上させる。
- 多モーダルモデルを提供するために、SageMakerではsticky sessionルーティングと負荷分散、およびTorchServeでの状態セッションを組み合わせた堅牢なソリューションを実装している。
私の考え：
Amazon SageMakerは、MLモデルのデプロイメントを簡素化し、チャットボットなどのアプリケーションが多モーダル機能を容易に利用できるようにしています。sticky sessionルーティングやTorchServeでの状態セッションなど、最適なレスポンスタイムを実現するための機能が組み込まれており、ユーザーエクスペリエンスの向上に貢献しています。このような革新的な機能を活用することで、SageMakerを使用した革新的なAIアプリケーションの構築が可能です。