ml.m5.xlarge インスタンスで組み込みの Image Classification モデルを実行している SageMaker エンドポイントで、許容できない推論レイテンシーが発生しており、ModelLatency が主な原因となっています。複数のユーザーが同時にエンドポイントを呼び出すと、レイテンシーが悪化します。これらの研究者の推論レイテンシーを低減するには、どのアクションを実行すればよいですか？

推論レイテンシーの主な原因がModelLatencyである場合、推論処理自体がボトルネックとなっています。Amazon Elastic Inference (EI) アクセラレーターは、GPUインスタンス全体をプロビジョニングすることなく、SageMakerエンドポイントに低コストでGPU駆動の推論アクセラレーションを追加します。これにより、推論の計算負荷が高いImage Classificationモデルの処理速度が向上し、レイテンシーが改善されます。 ml.t3インスタンスはバースト可能であり、通常はml.m5.xlargeよりもパフォーマンスが低く、レイテンシーを悪化させる可能性があります。SageMaker Autopilotはモデルの自動チューニングを行いますが、デプロイ後の推論レイテンシーを直接改善するものではありません。メモリ最適化インスタンスタイプは、メモリがボトルネックの場合に有効ですが、ModelLatencyが主な原因である場合は、計算能力の向上が必要です。