SageMaker-EKS 混合 ML 架构

📅 创建日期：2026-02-13 | 修改日期：2026-04-06 | ⏱️ 阅读时间：约 15 分钟

概述

结合 SageMaker 的托管训练环境和 EKS 的灵活服务基础设施的混合架构。利用各平台优势同时实现成本效率和运营灵活性。

🔀 混合架构比较

SageMaker 训练 vs EKS 服务 vs 混合方法

💰成本

SageMaker 训练

仅在训练时计费

EKS 服务

持续运营成本

混合优势

训练托管，服务优化

📈可扩展性

SageMaker 训练

自动扩展

EKS 服务

Karpenter 动态配置

混合优势

按工作负载优化扩展

🔧灵活性

SageMaker 训练

有限的定制化

EKS 服务

完全控制

混合优势

训练标准化 + 服务定制

⚙️运营

SageMaker 训练

完全托管

EKS 服务

Self-managed

混合优势

减少训练负担 + 服务控制

🔗集成

SageMaker 训练

AWS 原生

EKS 服务

Kubernetes 生态系统

混合优势

利用双方生态系统

混合架构模式

整体架构概述

本文档的详细内容（SageMaker 训练作业配置、模型注册、EKS 推理部署、ACK 集成等）由于篇幅原因请参阅韩文原文。