トレーニングプランを使用してGPU容量を設定し、SageMaker AI推論エンドポイントをデプロイする

Amazon AWS AI Blog / 2026/3/25

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要点

この記事では、利用可能な p-family GPU 容量を見つけ、その後の推論用途に備えて SageMaker AI のトレーニングプランで予約する方法を説明します。
推論ワークロードに合わせたトレーニングプランの予約を作成し、予約済みの GPU 容量上で動作する SageMaker AI 推論エンドポイントをデプロイするまでの手順を解説します。
データサイエンティストのエンドツーエンドの道のりを通じて、予約のセットアップから運用上の取り扱いまで、エンドポイントを予約ライフサイクル全体で管理する方法を示します。
この記事では、予測可能で事前に割り当てられた GPU リソースに合わせて、モデル評価と推論デプロイを整合させるための実用的なワークフローを提供します。

この投稿では、利用可能な p-family GPU 容量を検索する方法、推論のためにトレーニング計画の予約を作成する方法、そしてその予約済み容量上に SageMaker AI の推論エンドポイントをデプロイする方法を順に説明します。モデル評価のために容量を予約し、予約ライフサイクル全体を通じてエンドポイントを管理するデータサイエンティストの道のりを追います。