AWS发布TTS自动扩缩容实测方法
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AWS发布TTS自动扩缩容实测方法
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AI 综述
AWS 在官方博客介绍了一套为 Amazon SageMaker AI 上的 TTS 端点设定自动扩缩容阈值的方法：部署 8200 万参数的语音合成模型 Kokoro-82M 为自定义容器实时端点，用闭环负载阶梯实测单实例并发上限 Q_max=50（以 p95 首音频字节延迟 3000ms 为 SLO），并测得扩容全程 T_total 约 260.2 秒，加上策略检测延迟后按 320.2 秒规划。 AWS 称文中所有数字均来自 aws-samples 仓库的实际部署与测量，但 Q_max=50 与 T_total=320 秒仅适用于 ml.g5.xlarge 上的 Kokoro-82M；运行扩容测量前需保证该机型服务配额在基线之上至少有一个空闲槽位。AWS 同时提示，示例容器固定的 PyTorch 版本存在已知安全公告 PYSEC-2026-2286（已在 torch 2.10.0 修复），非概念验证用途前应先升级。
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报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月23日
- AWS Machine Learning BlogAWS 教程：用实测 Q_max 与 T_total 替代猜测，为 SageMaker AI 上的 TTS 端点设定自动扩缩容阈值
AWS 官方博客介绍如何为 Amazon SageMaker AI 上的 Kokoro-82M TTS 端点设定基于实测的自动扩缩容策略。作者用闭环负载阶梯测得单实例并发上限 Q_max=50（p95 首音频字节延迟 SLO 为 3000ms），并测得扩容全程 T_total 约 260.2 秒，加上策略检测延迟后按 320.2 秒规划。
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