本文介绍了Kubernetes水平Pod自动伸缩器（HPA）的测试与配置。实验通过模拟负载验证HPA的自动伸缩功能，设置最小副本数为2，最大副本数为4，CPU和内存目标利用率为60%。实验步骤包括监控HPA状态、安装负载工具、模拟负载及观察HPA行为，最终确认HPA能在负载变化时自动调整副本数。

本文介绍了在Amazon SageMaker上进行大模型推理的完整流程，以Llama 3模型为例。通过代码示例展示了配置推理参数到部署Endpoint的全过程，并介绍了SageMaker Endpoint的自动伸缩能力。借助SageMaker，可以实现高效、弹性的大模型推理服务。