評估最佳化模型的效能 - Amazon SageMaker
開始之前建立效能評估

本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

評估最佳化模型的效能

使用最佳化任務建立最佳化模型後，您可以執行模型效能的評估。此評估會產生延遲、輸送量和價格的指標。使用這些指標來判斷最佳化模型是否符合您的使用案例需求，或是否需要進一步最佳化。

您只能使用 Studio 執行效能評估。此功能並非透過 Amazon SageMaker API 或 Python 提供SDK。

開始之前

在建立效能評估之前，您必須先建立推論最佳化任務來最佳化模型。在 Studio 中，您只能評估使用這些任務建立的模型。

建立效能評估

在 Studio 中完成下列步驟，以建立最佳化模型的效能評估。

  1. 在 Studio 導覽選單中，在任務 下，選擇推論最佳化 。

  2. 選擇建立您要評估之最佳化模型的任務名稱。

  3. 在任務詳細資訊頁面上，選擇評估效能 。

  4. 在評估效能頁面上，某些 JumpStart模型會要求您簽署最終使用者授權合約 （EULA），然後才能繼續。如有需要，請檢閱授權合約區段中的授權條款。如果您的使用案例可接受 條款，請選取我接受 的核取方塊EULA，然後閱讀 條款與條件。

  5. 對於選取權杖化器的模型，接受預設值，或選擇特定模型作為評估的權杖化器。

  6. 針對輸入資料集 ，選擇是否：

    • 使用來自 的預設範例資料集 SageMaker。

    • 提供URI指向您自己的範例資料集的 S3。

  7. 對於效能結果 URI的 S3，提供URI指向 Amazon S3 中您要存放評估結果的位置。

  8. 選擇評估 。

    Studio 會顯示績效評估頁面，您的評估任務會顯示在表格中。狀態欄顯示評估的狀態。

  9. 狀態完成 時，選擇任務的名稱以查看評估結果。

評估詳細資訊頁面顯示提供延遲、輸送量和價格效能指標的資料表。如需每個指標的詳細資訊，請參閱 推論效能評估的指標參考。