Amazon SageMaker Studio unterstützt jetzt GPU-Kapazitätsreservierungen über flexible Trainingspläne von SageMaker
Amazon SageMaker Studio-IDEs, einschließlich JupyterLab und Code Editor, unterstützen jetzt GPU-Kapazitätsreservierungen über SageMaker Flexible Training Plans (FTP), sodass Sie innerhalb Ihres Budgets vorhersehbaren Zugriff auf leistungsstarke Rechenressourcen mit hoher Nachfrage erhalten. Durch die Nutzung von FTP können Sie im Vergleich zu On-Demand-Instances bis zu 65 % Kosteneinsparungen erzielen, während Sie ML-Workflows in JupyterLab oder Code Editor ausführen.
FTP bietet ein vollständiges Self-Service-Kauferlebnis. Navigieren Sie zunächst zur SageMaker-FTP-Konsole und wählen Sie Ihren bevorzugten Instance-Typ, die Reservierungsdauer und das Startdatum für Ihren Studio-IDE-Workload aus. Überprüfen Sie Ihre Bestellung, schließen Sie den Kauf ab und warten Sie, bis der Plan aktiv wird. Wenn Sie eine Studio-App über die SageMaker Studio-Benutzeroberfläche erstellen, wählen Sie Ihren gekauften Plan aus der Instance-Dropdown-Liste aus. SageMaker stellt die Instance automatisch bereit, ohne dass Sie ein Infrastrukturmanagement benötigen. Wenn Ihr Plan kurz davor ist, abzulaufen, benachrichtigt Sie IDE proaktiv, sodass Sie Zeit haben, Ihre Arbeit zu speichern, bevor die Reservierung endet.
Weitere Informationen zur Verwendung der FTP-Kapazitätsreservierungsfunktion mit Studio-IDEs finden Sie unter Verwenden von Schulungsplänen mit Studio-IDEs.
Informationen zum Starten von JupyterLab- und Code Editor-Anwendungen in SageMaker Studio finden Sie in der Studio Spaces-Dokumentation.