モデルをサポートしており、さらにたくさんのフレームワークが近日中に提供される予定です。促進することができます。インスタンスはモデルトレーニング用に設計されており、一般的には推論の際にサイズが大きくなります。コンピューティングのみを消費できます。コンピューティング能力が完全に活用されないことがあるため、無駄なコストやたくさんのコストが生じます。次に、異なるモデルでは、GPU、CPU、およびメモリリソースの容量と異なる必要があります。インスタンスタイプを選択すると、他のリソース使用が不十分になり、コストが高くなることがあります。よる推論アクセラレーションをアタッチできるようにすることで、これらの問題を解決します。メモリのニーズに最も適したインスタンスタイプを選択し、リソースを効率的に使用して推論実行コストを削減するために必要な推論アクセラレーションの程度を個別に設定できます。アプリケーションの全体的なコンピューティングおよびメモリのニーズに最も適したインスタンスタイプを選択できます。その後、必要な推論アクセラレーションの程度を個別に指定できます。