Amazon SageMaker Studio ahora admite la reserva de capacidad de GPU a través de los planes de entrenamiento flexibles de SageMaker
Los IDE de Amazon SageMaker Studio, incluidos JupyterLab y el Editor de código, ahora admiten reservas de capacidad de GPU a través de los planes de entrenamiento flexibles (Flexible Training Plans, FTP) de SageMaker, lo que le brinda un acceso predecible a recursos de cómputo de alto rendimiento y demanda dentro de su presupuesto. Si aprovecha los FTP, puede lograr un ahorro de costos de hasta un 65 % en comparación con las instancias bajo demanda mientras ejecuta flujos de trabajo de ML en JupyterLab o el Editor de código.
Los FTP proporcionan una experiencia de adquisición totalmente autoadministrada. Para comenzar, vaya a la consola de FTP de SageMaker y seleccione el tipo de instancia, la duración de la reserva y la fecha de inicio que prefiera para la carga de trabajo del IDE de Studio. Revise el pedido, completa la compra y espere a que el plan se active. Al crear una app de Studio desde la interfaz de usuario de SageMaker Studio, seleccione el plan adquirido en el menú desplegable Instancia. SageMaker aprovisiona la instancia automáticamente sin necesidad de que usted administre la infraestructura. Cuando el plan está a punto de caducar, el IDE se lo notifica de forma proactiva, lo que le da tiempo para guardar el trabajo antes de que finalice la reserva.
Para obtener más información sobre el uso de la reserva de capacidad de FTP con los IDE de Studio, consulte Uso de planes de entrenamiento con los IDE de Studio.
Para obtener más información sobre el lanzamiento de las aplicaciones JupyterLab y el Editor de código en SageMaker Studio, consulte la documentación de Espacios de Studio.