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title: "Best practices to run inference on Amazon SageMaker HyperPod"
source_name: "AWS Machine Learning Blog"
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score: 7.8
tags: ["SageMaker","Kubernetes","模型推理","自动扩缩容","AWS"]
published_at: "2026-04-14T18:09:22+00:00"
created_at: "2026-04-15T13:59:26.119121+00:00"
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# Best practices to run inference on Amazon SageMaker HyperPod

Canonical URL: https://www.traeai.com/articles/1c63086f-27a9-45b6-9085-a2097b337890
Original source: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/best-practices-to-run-inference-on-amazon-sagemaker-hyperpod/

## Summary

traeai 为开发者、研究员和内容团队筛选高质量 AI 技术内容，提供摘要、评分、趋势雷达与一键内容产出。

## Key Takeaways

- SageMaker HyperPod 基于 EKS 编排，支持一键建群与多源模型部署，简化推理环境搭建。
- 结合 KEDA 与 Karpenter 实现 Pod 与节点双层自动扩缩容，按需动态调度 GPU 资源。
- 托管式架构与智能资源管理可降低约 40% 推理 TCO，加速大模型生产化落地。

## Content

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