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一个视觉语言模型,多个适配器:在 AWS SageMaker 上部署

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文章介绍如何用 Amazon SageMaker AI、vLLM 和 LoRA 适配器部署视觉语言模型:保持基础模型常驻,按请求加载不同微调权重,避免为每个任务单独部署完整模型副本。摘要未提供吞吐、延迟或成本对比数据。

AI推荐理由 给出用 vLLM + LoRA 在 SageMaker 上共享基础模型、按请求切换适配器的具体部署路径,对多任务 VLM 服务化有实用价值;但摘要停留在方案介绍,缺少性能、成本和并发实测。

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