Amazon SageMaker HyperPod ahora admite imágenes de máquina de Amazon (AMI) personalizadas
Amazon SageMaker HyperPod ahora admite AMI personalizadas, lo que permite a los clientes implementar clústeres con entornos preconfigurados y reforzados en materia de seguridad que cumplan con sus requisitos organizativos específicos. Los clientes que implementan cargas de trabajo de AI/ML en HyperPod necesitan entornos personalizados que cumplan con los estrictos requisitos operativos, de seguridad y conformidad, mientras que mantienen tiempos de inicio rápidos en los clústeres. Sin embargo, a menudo tienen dificultades con los scripts complejos de configuración del ciclo de vida que ralentizan la implementación y crean inconsistencias entre los nodos del clúster.
Esta capacidad permite a los clientes basarse en las AMI básicas de HyperPod con rendimiento optimizado y, al mismo tiempo, incorporar agentes de seguridad personalizados, herramientas de conformidad, bibliotecas de propiedad privada y controladores especializados directamente en la imagen. De esta manera, es posible acelerar los tiempos de inicio, optimizar la fiabilidad y mejorar la conformidad de la seguridad. Los equipos de seguridad pueden integrar las políticas de la organización directamente en las imágenes base. De esta manera, los equipos de IA/ML pueden utilizar entornos previamente aprobados que aceleran el tiempo de entrenamiento y, a la vez, cumplen con los estándares de seguridad empresarial. Puede especificar AMI personalizadas al crear nuevos clústeres de HyperPod con la API CreateCluster, agregar grupos de instancias con la API UpdateCluster o aplicar parches a los clústeres existentes con la API UpdateClusterSoftware. Las AMI personalizadas se deben crear con las AMI bases públicas de HyperPod para mantener la compatibilidad con las bibliotecas de entrenamiento distribuidas y las capacidades de administración de clústeres.
Esta característica está disponible en todas las regiones de AWS en las que Amazon SageMaker HyperPod está disponible. Para obtener más información sobre la compatibilidad con AMI personalizadas, consulte la Guía del usuario de Amazon SageMaker HyperPod.