针对Amazon SageMaker ScriptMode CUDA组件Python Wheel构建时间超长的问题，可以尝试以下解决方案：

1. 使用Amazon提供的预构建CUDA Python Wheels

Amazon提供了一系列的预构建CUDA Python Wheels，覆盖了各个CUDA版本和Python版本的组合。可以在Amazon S3上下载对应的Python Wheel，然后在训练脚本中手动安装。

以下是Python 3.7和CUDA 10.0的例子（假设Python Wheel已经下载到本地）：

!pip install /path/to/cuda/wheel/cuda100/torch-1.7.0-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl

2. 优化Python Wheel的构建和上传过程

如果需要自己构建Python Wheel，可以尝试以下优化措施：

• 将构建过程放到Amazon SageMaker Notebook实例或Amazon EC2实例上，而非本地机器上，这样可以利用Amazon的高速网络和计算资源。
• 针对Python Wheel所依赖的库和组件进行局部安装或缓存，以便重复使用和快速构建。可以使用Amazon SageMaker的Lifecycle Config来自动化这个过程。
• 上传Python Wheel至Amazon S3时，使用aws s3 sync命令代替aws s3 cp命令，可以大幅提升上传速度。

以下是示例代码：

import subprocess

# 安装依赖库
subprocess.check_call(['pip', 'install', 'requests'])

# 构建Python Wheel
subprocess.check_call(['python', 'setup.py', 'bdist_wheel'])

# 上传至Amazon S3
subprocess.check_call(['aws', 's3', 'sync', 'dist', 's3://my-bucket/my-prefix'])

3. 使用Amazon Elastic Inference

如果模型的推理部分需要使用CUDA组