AWS博客：AssemblyAI用EC2 Spot跑语音推理省70%
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AWS博客：AssemblyAI用EC2 Spot跑语音推理省70%
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AI 综述
AWS 在技术博客中介绍，AssemblyAI 在生产环境中用搭载 GPU 的 Amazon EC2 Spot 实例运行语音转文字推理，其推理计算成本相比按需（On-Demand）定价节省 70%。 架构上，AssemblyAI 在 Amazon ECS 中混合使用 Spot 与 On-Demand 实例，单块 GPU 运行一个模型，规模达数千实例；每个 AWS 区域运行一套完全独立的推理架构，拥有各自的 SQS 队列、ECS 集群、容量提供者和 GPU 机群。单个任务通常耗时 15 秒至数分钟，取决于音频长度。 上述节省比例与架构细节均出自 AWS 博客对 AssemblyAI 实践的介绍。
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最新进展11月14日 03:35
AssemblyAI 如何用 Amazon EC2 Spot 优化 AWS 上的语音转文字推理成本报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月14日
- AWS Machine Learning BlogAssemblyAI 如何用 Amazon EC2 Spot 优化 AWS 上的语音转文字推理成本
AssemblyAI 在 AWS 上以 Amazon ECS 混合 EC2 Spot 与 On-Demand 实例运行语音转文字推理，单 GPU 跑一个模型、规模达数千实例。
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