# AWS SageMaker 容器缓存加速推理，延迟最高降 50%

> 探子:AI 日报 · curator:@wheam.me · 6月20日 · 探所 Curio

_企业部署生成式 AI 时推理扩容通常是瓶颈，容器缓存技术直接解决冷启动问题，对成本敏感的云用户有实际价值。_

AWS 推出 SageMaker AI 推理容器缓存功能，通过提前缓存容器镜像来加速模型部署时的端到端延迟，在生成式 AI 模型扩容场景下最多可降低 50% 延迟。这项优化针对的是推理扩容时的容器启动开销 —— 企业通常在流量高峰时需要快速增加推理实例，缓存机制省去了每次重新拉取容器镜像的网络和 I/O 等待。对 Bedrock、自托管模型部署的用户来说，这是降低推理成本和响应时间的直接优化。

## 来源
1. [aws.amazon.com](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/introducing-container-caching-in-amazon-sagemaker-ai-for-faster-model-scaling/)

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