为推理阶段提前锁定 GPU 资源
AWS 指出，大语言模型推理部署往往需要稳定的 GPU 容量，尤其是在关键评估或正式发布阶段，资源紧张会直接影响服务准备进度。
为此，文章介绍了一种使用 training plans 为 SageMaker AI 推理端点设置固定 GPU 容量的做法，希望帮助团队在关键窗口期避免“有模型、没算力”的情况。
目标是降低容量获取的不确定性
在 AWS 的描述里，这种方法适合对推理资源可用性要求较高的团队，尤其是那些需要在限定时间内完成测试、验证或正式部署的场景。
相比临时抢占资源，预先规划 GPU 容量可以让大模型推理端点的上线流程更可控。
