Amazon SageMaker 部署 AIGC 应用：训练、优化与 Web 集成实践
背景
Amazon SageMaker 汇集了广泛采用的机器学习和分析功能，提供统一的数据访问体验。它支持模型开发、生成式人工智能、数据处理和 SQL 分析，内置治理功能可满足企业安全需求。无论数据存储在数据湖、数据仓库还是第三方来源中，SageMaker 都能帮助开发者在融通式合作工作室中加快协作。
环境准备
1. 创建 AWS 账户
首先需要在亚马逊云科技官网注册账户。使用电子邮件地址进入创建页面，输入根用户邮箱并验证。设置密码后选择个人或企业类型，添加有效的付款方式以激活服务。完成客户验证后即可登录控制台。
2. 搭建 SageMaker Notebook 实例
登录控制台后搜索并进入 SageMaker 服务，在左侧菜单选择'笔记本实例'。点击创建笔记本实例，配置基本信息如名称、内核及存储大小。关键步骤是配置 IAM 角色，用于调用 SageMaker 和 S3 等服务（例如上传或部署模型）。默认配置即可，确认信息无误后启动实例。
等待实例创建成功并进入 Jupyter Lab 界面。通过底部的 Terminal 构建 Stable-Diffusion 环境，下载 Notebook 代码文件并将内核切换为 conda_pytorch_p39。
Web 应用集成
1. Cloud9 环境配置
在 AWS 控制台中找到 Cloud9 服务，创建一个新环境。保持大部分配置默认，等待环境就绪。
2. 前后端开发
进入 Cloud9 终端，下载并解压 Web 应用程序代码压缩包。解压后的 SampleWebApp 文件夹包含后端逻辑 app.py（负责接收请求并调用 Endpoint）以及前端 HTML 文件 image.html 和 index.html。
在环境中安装必要的依赖库：
pip install flask boto3
运行 app.py 并通过 Cloud9 上方的 Run 按钮启动服务。此时可以预览 Web 前端页面，在输入框中填写描述性语句（如 "cartoon style astronaut monkey"），自定义图片尺寸，即可调用已部署的 SageMaker Inference Endpoint 生成图像。
工作原理
Amazon SageMaker 作为全托管机器学习服务，整合了数据处理、模型训练、超参数优化到推理部署的全流程能力。其核心优势在于完全托管的基础设施管理，用户无需操心服务器运维，专注于模型开发。同时，它提供基于 Web 的可视化 IDE，集成了从探索到评估的所有步骤，并支持自动模型构建，大幅降低了工程化门槛。
总结
本实践展示了从创建 AWS 账户、搭建 SageMaker Notebook 测试 Stable-Diffusion 模型，到利用 Cloud9 构建 Web 应用并调用 Endpoint 的全流程。通过这一路径，可以直观感受 SageMaker 在自动化模型构建和集成开发方面的优势。
注意：如果不再使用相关服务，请务必在控制台关闭资源，以免超出免费额度产生额外费用。
