AWS ML BlogShantanu Tripathi
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Build a model improvement flywheel with Amazon SageMaker HyperPod Data Capture
AI 摘要
AWS 为 SageMaker HyperPod 推出 Data Capture 功能，可在三个独立层级（SageMaker 端点、负载均衡器、模型 Pod）记录线上推理的输入输出并存入 S3，对延迟和模型可用性影响极小。文章以家电客服工单路由模型为例：捕获真实流量后，用 Athena 查询发现新品空调工单被大量归入 Other 类，再用 SQL 策略自动打标，在同一集群上用第二个 GPU 做约 60 秒的 LoRA 微调并部署新端点。留出评测集准确率从 83.9% 升至 100%，原有五类无退化。
简评
模型上线后遇到的真实问题，往往不在训练数据里。这项功能让线上请求自动变成可分析的训练素材，形成「发现问题—打标—微调—再上线」的闭环。对普通用户而言，客服机器人等应用能更快学会新产品和新说法，减少答非所问。
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