关于SageMaker容量规划和实例规格选型
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【以下的问题经过翻译处理】 客户想要使用SageMaker，但不知道如何开始使用实例大小或如何预测其成本。
我知道SageMaker成本实际上是基于EC2和存储部分，而不是SageMaker本身。一种方式是比如从t3.medium开始，看看是否适合，如果需要更强大的支持，则扩展规模。但这似乎不是正确的方式。而且，这也不能实现成本预测。
希望找到切实的比较和评估建议，包括文档材料或者工具，以便于参考进行容量规划和选型。
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【以下的回答经过翻译处理】 请查看[Machine Learning Lens]章节(https://d1.awsstatic.com/whitepapers/architecture/wellarchitected-Machine-Learning-Lens.pdf)中的性能效率和成本优化支柱。 此外，这是一个基于EC2的正确尺寸最佳实践指南。 总体而言，最好先从小规模开始，然后根据需求增加实例大小（因为那些从大开始的人很少会减小尺寸），或者为SageMaker托管应用自动缩放。 假设使用CPU进行机器学习预测：选择ml.t2.medium实例时，客户需要注意实例CPU积分。如果他们缺乏知识，请从M5开始。