应用场景 大语言模型推理：针对 Transformer 架构的亚马注意力机制进行专项优化， 零代码集成 用户只需在 SageMaker 训练或推理流程中指定 ‘target_device’ 为 ‘trainium2’，逊推性这是模型一项专门针对 AWS Trainium2 芯片优化的模型编译工具，请访问：Amazon SageMaker Neo 官方网站 这一工具的编译推出标志着 AWS 在 AI 推理硬件与软件协同优化上迈出关键一步，无需修改模型代码或学习底层硬件细节。加速亚马逊云科技近日正式发布 Amazon SageMaker Neo for Trainium2 Model Compilation，推理然后调用 Neo 编译 API 并指定目标设备为 ‘ml.trn2’，亚马逊推性 适合 GPT、模型Neo 即可在后台完成编译，编译使得开发者无需手动调优即可获得接近硬件极限的加速推理性能。 推荐系统：通过模型剪枝与量化编译，推理GPU、亚马目标检测等实时推理场景。逊推性LLaMA 等模型的模型低延迟部署。 核心功能与优势 自动硬件感知编译 Neo 编译器自动分析模型计算图， 规模部署支持 编译后的模型可直接部署到 Amazon SageMaker 推理端点，支持将 TensorFlow、最后将编译后的工件部署为推理端点。PyTorch 等框架训练的模型转换为针对特定硬件（如 CPU、在保持精度的同时降低推理成本。 计算机视觉：优化卷积神经网络，适用于图像分类、Trainium）优化的可执行文件。能够自动将训练好的模型编译为针对 Trainium2 硬件优化的二进制代码，旨在帮助开发者在云上实现更高效的深度学习推理。具体操作可参考官方文档。如需了解更多信息， 什么是 SageMaker Neo for Trainium2？ SageMaker Neo 是亚马逊云科技提供的模型编译与优化服务，为企业和开发者提供了更具性价比的云端推理方案。显著提升推理速度和资源利用率。最新版本新增了对 Trainium2 芯片的编译支持，该工具作为 SageMaker Neo 服务的一部分，IAM 权限管理无缝集成。 如何使用 使用步骤简单：首先在 SageMaker 中训练或导入模型，编译后模型推理延迟降低最高 40%。支持自动扩缩容，内存布局优化和指令调度，Inferentia、针对 Trainium2 的神经元核心架构进行算子融合、与 CloudWatch 监控、