تدعم Amazon SageMaker AI الآن قوائم تفضيلات المثيلات لمهام التدريب والمعالجة
اليوم، تعلن Amazon SageMaker AI عن قوائم تفضيلات المثيلات لمهام التدريب والمعالجة، مما يجعل العثور على سعة الحوسبة لأعباء العمل أسهل وأسرع. تعمل العديد من أعباء عمل التدريب على الذكاء الاصطناعي والضبط الدقيق ومعالجة البيانات بشكل جيد نسبيًا على أي من أنواع أو أحجام المثيلات المتعددة. ومع ذلك، قبل الآن، كان يتعين عليك تسمية نوع مثيل واحد فقط في وقت إرسال المهمة والانتظار حتى يجد SageMaker هذا المثيل المحدد لمهمتك. بالنسبة لوحدات معالجة الرسومات عالية الطلب خلال فترات الذروة، حيث يمكن أن تكون أوقات الانتظار غير متوقعة، كان على العملاء أحيانًا إنشاء منطق إعادة المحاولة المعقد أو إرسال مهام متعددة في نفس الوقت بأنواع مثيلات مختلفة للعثور على الخيار الأول المتاح. يمكنك الآن ببساطة تقديم قائمة ذات أولوية لأنواع المثيلات التي يقبلها عبء العمل الخاص بك، ويقوم SageMaker تلقائيًا بتشغيل مهمتك على أول تكوين متاح من تفضيلاتك. مع هذا الحل، من المرجح أن تبدأ مهمة التدريب أو المعالجة الخاصة بك في وقت أقرب.
لاستخدام هذه الميزة، يمكنك تحديد نوع المثيل وحساب التفضيلات بترتيب الأولوية عند إرسال التدريب أو مهمة المعالجة. على سبيل المثال، قد تحتوي قائمتك على تفضيل مثيلين من ml.g6.48xlarge أو أربعة مثيلات من ml.g5.48xlarge. يعمل SageMaker من خلال القائمة ويطلق مهمتك على التكوين الأول حيث تتوفر السعة. يمكنك أيضًا تكوين مصادر السعة من مصادر حسب الطلب أو من خطط SageMaker التدريبية المرنة المحجوزة ضمن عملية إرسال المهمة نفسها. تعمل هذه الميزة على تبسيط عملية الحصول على الحوسبة لمهامك خلال فترات الطلب المرتفع وتقليل إعادة المحاولة اليدوية غير المتمايزة التي كنت ستقوم بها بخلاف ذلك، كل ذلك ضمن واجهات برمجة تطبيقات SageMaker للتدريب ومعالجة المهام التي تستخدمها بالفعل.
تتوفر قوائم تفضيلات المثيلات لمهام تدريب ومعالجة SageMaker اليوم في جميع مناطق AWS حيث يتوفر SageMaker من خلال واجهات SageMaker CLI وواجهات برمجة التطبيقات وحزم تطوير البرامج وواجهة مستخدم وحدة التحكم. لمعرفة المزيد، اطلع على وثائقنا أو مدونة الإطلاق الخاصة بنا.