Amazonレビューデータセットの二値分類に適した機械学習モデルは、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）レイヤーを持つ長期短期記憶（LSTM）ネットワークである。このモデルは好みに応じて微調整することも、ゼロから訓練することもできる。
LSTMはテキストデータのような連続したデータを扱うのに最適で、CNNレイヤーはテキストデータから関連する特徴を抽出するのに役立つ。
推論速度に関しては、NVIDIAのTensorRTライブラリを使用することで、GPU上での展開のためにモデルを最適化することができる。
メトリクスの面では、accuracy、precision、AUCを使用してモデルのパフォーマンスを評価することができます。学習中、最適化する損失関数としてバイナリ・クロスエントロピー損失を使用することができます。
A good machine learning model for binary classification on the Amazon reviews dataset is a Long Short-Term Memory (LSTM) network with a Convolutional Neural Network (CNN) layer. This model can be fine-tuned or trained from scratch depending on your preference. 
LSTMs are great for handling sequential data, such as text data, and the CNN layer can help extract relevant features from the text data. 
For inference speed, you can use the TensorRT library by NVIDIA to optimize the model for deployment on GPUs. 
In terms of metrics, you can use accuracy, precision, and AUC to evaluate the performance of the model. During training, you can use binary cross-entropy loss as the loss function to optimize.